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扩散范式dLLM 的推理速度已首次超越同规模 AR 模型。但总体而言后训练研究仍处于起步阶段这些技术如何协同、如何扩展到千亿参数规模都还是开放问题。LLaDA2.0 模型的出现给这些问题提供了一个解决思路。千亿级扩散模型的稳定训练LLaDA2.0 给出了更优解和之前的 LLaDA-MoE 等模型不同LLaDA2.0 没有选择从头训练 dLLM而是把已有的 AR 模型「平滑地」转化成扩散模型并在这个基础上做大规模训练与对齐。为了完成这种转化LLaDA2.0 提出了一套系统性的解决方案。从训练范式的重构、预训练与后训练流程的强化协同到训练与推理基础设施的适配与优化给出了区别于以往方法的独特实现路径。整体来讲LLaDA2.0 通过构建一个分段式、可扩展的训练体系高效完成了从 AR 模型转化为 dLLM 的目标。如下图 2 所示首先通过持续预训练CPT将一个 AR 基座模型重建为掩码扩散语言模型MDLM并使其能够学习双向去噪能力从而在保持原 AR 模型表征几何结构的前提下平滑过渡到扩散范式。接下来在已训练的 MDLM 基础上引入了块扩散预训练Block Diffusion Pre-training。此时模型不再针对单个 token而是训练其对连续文本片段即块的去噪。从 token 到块的转变显著增强了生成的长程一致性并带来更高的计算效率。最后在兼具 token 与块两级 AR 生成能力之后模型通过后训练包括 SFT 与 DPO具备了更强的人类意图与指令遵从特性并更能满足下游任务的需求。经过这一阶段扩散预训练过程中获得的强大生成能力可以高效地转化为实际任务中的性能表现。LLaDA2.0 训练流程图。接下来我们将逐一剖析这些关键环节。持续预训练由于 AR 模型的因果建模方式与 dLLM 的双向去噪机制存在天然差异前者到后者的转化并不是简单替换训练目标就能完成。为此LLaDA2.0 采取了 Warmup–Stable–DecayWSD的持续预训练策略。其中在 Warmup热身阶段团队将 Ling-mini-2.016B等 AR 基座模型视为块大小 1 的块扩散语言模型BDLM起点并按照「1→4→32 → 64 → 4096」逐步增加块大小。块大小的每次调整在中等规模数据上进行训练以确保模型平稳过渡。在块大小达到最大 4096 时BDLM 转化为标准的掩码扩散语言模型MDLM完成从因果生成向全局双向去噪的结构性迁移。接下来是 Stable稳定阶段。在块大小固定为 4096 且模型转化为全局双向去噪范式之后在大规模语料上进行 MDLM 训练以掌握扩散式生成与双向上下文建模能力。完成 MDLM 训练之后进入到 Decay衰减阶段。团队逐步将块大小从 4096 减少到更适合推理的尺寸如 32从而转换回高效的 BDLM。这样一来模型在 MDLM 阶段学到的全局上下文知识被蒸馏回更紧凑的块级结构中让扩散式的双向语义能力与块级生成的推理效率二者兼得。此外由于训练过程中会将多个文档拼接成长序列这会在语义无关的文本之间造成长程依赖。为此团队引入了文档级注意力掩码Document-level Attention Mask可以避免这种跨文档干扰防止语义污染并确保双向建模稳定性。为了进一步增强 BDLM 的泛化性和稳健性团队又采用了 Top-k 检查点融合策略。在预训练结束后根据困惑度等验证指标选取表现最优的 k 个模型检查点并对它们的权重、偏置等参数进行算数平均得到了更稳健的 BDLM 初始化。一整套流程走下来LLaDA2.0 为行业内千亿规模的扩散模型训练提供了可借鉴的稳定解决方案。后训练在完成从 AR 到 dLLM 范式的持续预训练之后LLaDA2.0 还进行了系统化的后训练主要包括以下三个核心环节。一是 SFT监督微调在预训练阶段完成之后通过 SFT 来对齐用户指令。过程中引入多项关键改进对序列长度进行块对齐确保与块级注意力结构兼容利用「Mask ratio bandwidth」避免近乎无噪声和过度噪声样本造成的训练无效与梯度不稳定利用「Complementary Masking」保证同一序列的所有 token 在一个训练 batch 中至少被学习一次大幅提升样本利用率与收敛速度通过覆盖推理、通用与工业三类数据确保模型能力分布均衡而不偏科。二是 CAP置信度感知并行训练通过在训练中添加额外置信度损失CAP 为正确预测的 token 引入了熵最小化目标提升模型预测置信度并实现更快并行解码生成质量与推理速度之间取得了良好权衡。三是 DPO直接偏好对齐使模型更好地对齐人类偏好。团队构建了涵盖通用、数学、指令遵循等多个领域的偏好数据集共包含 150 万对偏好样本。另外将重构损失的证据下界Evidence Lower Bound,ELBO作为对数似然替代构建出适配扩散模型的 DPO 框架。通过三项后训练技术的协同LLaDA2.0 在能力塑造、推理效率提升与人类偏好对齐之间形成了完善的优化体系使其从通用的扩散式生成模型进一步迈向高性能实用型大模型。训练与推理基础设施为了进一步解决训练稳定性、大规模可扩展性和推理效率问题LLaDA2.0 分别在预训练、后训练与推理阶段进行了针对性的工程优化与机制设计。在预训练阶段团队将 Megatron-LM 用作训练后端并结合数据并行DP、流水线并行PP、张量并行TP、上下文并行CP与专家并行EP的多并行策略使得千亿级模型在长序列与复杂注意力结构下仍能保持高吞吐与强扩展性。此外团队通过引入基于 cuDNN 的注意力实现为任意块扩散训练带来显著加速。在训练 LLaDA2.0-mini 时相较于 TransformerEngine 中未融合的注意力实现这一做法实现了 1.3 倍 的端到端加速以及 90% 的注意力层显存节省。团队还通过在「masked token embedding」输出中添加独立高斯噪声解决了扩散训练初期的数值不稳定问题。预训练阶段的多并行策略在后训练阶段团队通过专为 dLLM 提供高效训练范式的开源库 dFactory 实现了复杂的并行化策略。同时采用「数据打包」策略将多个短序列拼接在一起提升数据吞吐与硬件利用率。在推理阶段团队对原为 dLLM 推理框架的 dInfer 进行改造使其能够支持块扩散推理并在能力实现上更接近 AR 模型。关键优化包括有效复用 KV-cache大幅降低 prefill 开销另外在 SGLang 中加入块扩散支持使得 dLLM 也能享受 AR 模型的成熟推理优化生态。下图 3 的结果显示在 HumanEval、MBPP、GSM8K、CRUXEval 等基准测试中LLaDA2.0-flash-CAP 达到了 535 TPSToken/s相较于基线 AR 模型Ling-flash-2.0 与 Qwen3-30B-A3B-Inst-2507实现最高 2.1 倍推理加速。通过大规模训练、稳定性保障、分布式并行、高效推理框架的适配等多个工程环节的全面优化LLaDA2.0 有望成为扩散模型实现真正工业级可用的关键转折点。性能比肩 ARdLLM 的路走通了说了这么多LLaDA2.0 到底表现如何整体来看该系列模型不仅具备竞争力而且在一些关键领域展现出接近甚至超越 AR 模型的趋势。先看 LLaDA2.0-mini。它的综合得分为 64.34接近同级别 AR 模型 Ling-mini-2.0 的 65.77证明了扩散路线的基本可行性。值得一提的是它在一些复杂任务上已经超过了直接对标的 Qwen3-8B比如 SQuAD 2.0 阅读理解86.50、代码生成 HumanEval86.59。再看更大的 LLaDA2.0-flash。它的综合得分为 73.18与 Qwen3-30B-A3B-Instruct-250773.60基本持平。而在编码任务上它开始展现出更明显的优势HumanEval 94.51、MBPP 88.29、MultiPL-E 74.87均高于 AR 对手。这一趋势也延伸到了 Agent 能力BFCL v3: 75.43上。一个值得关注的现象是随着模型规模增大扩散架构在结构化生成和工具调用上的优势似乎愈发明显。LLaDA 2.0 的性能表明扩散语言模型是一条可扩展且有竞争力的技术路线。它在通用基准上快速缩小了与 AR 模型的差距同时在代码生成、工具使用等复杂任务上展现出超越的潜力。100B 之后dLLM 未来可期作为业内首个冲刺到 100B 参数规模的 dLLMLLaDA2.0 系列模型的出现无疑给整个领域注入了一针强心剂。除了规模本身LLaDA2.0「将成熟 AR 大模型平滑过渡到扩散框架」的思路同样值得关注。它表明不同生成范式并非非此即彼的对立关系而是可以串联、融合、相互继承。这为扩散语言模型的规模化探索提供了一条切实可行的工程路径打开了一片更广阔的设计空间。与此同时越来越多的玩家正在入场其中不乏马斯克旗下 xAI 这样的科技巨头。当然dLLM 距离真正成熟还有很长的路要走。更大的参数规模、更高效的强化学习与推理范式、更快的解码速度…… 每一项都是待攻克的难题。但方向已经明确剩下的只是时间。