北京
©潮涌AI编辑部
10月9日，扩散语言模型公司扩散智能（DiffuSpace）宣布连续完成两轮融资，合计近5亿元人民币，由经纬创投、顺为资本、君联资本联合领投，中科创星、华为哈勃、地平线跟投，高鹄资本担任独家财务顾问。
这是全球扩散语言模型（dLLM）领域迄今规模最大的融资。
扩散智能2026年5月成立于深圳，由香港大学自然语言处理实验室联合主管孔令鹏教授与在读博士龚珊三、叶佳成联合创立。
团队自2022年开始研究扩散语言模型，是全球最早系统探索该路线的团队之一，先后推出DiffuSeq、RDM、DiffuLLaMA等研究成果。
2025年发布的Dream 7B模型在数学、代码和规划任务上全面超过同参数规模的自回归模型，部分能力比肩671B参数的DeepSeekV3。
扩散语言模型与GPT等主流模型的核心差异在生成方式。
自回归模型从左至右逐Token生成，扩散模型同时生成多个位置的内容并反复修正，支持并行解码和全局迭代。
这一特性在端侧场景中的意义更直接：扩散智能9月与智能体计算平台Acrab完成适配测试，dLLM将端侧Agent运行速度提升约5倍。
公司联合创始人龚珊三表示，团队正在训练一个300亿参数的扩散语言模型，主线始终是做基础模型，而非单一应用。
华为哈勃与地平线同时出现在股东名单中，指向的是扩散语言模型在端侧硬件上的落地可能，而非通用对话场景。
推理速度是端侧Agent最稀缺的资源，dLLM的并行生成能力恰好对位这一需求。
但Dream 7B的公开成绩集中在学术评测，从评测指标到端侧芯片上的稳定部署，中间还隔着工程适配与功耗控制。
近5亿元融资的用途指向更大参数模型的训练与开源，模型规模能否在扩散架构下继续Scaling ，是这条路线下一阶段的关键验证。
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