扩散语言模型公司 DiffuSpace 完成数亿元融资，计划开源更大参数模型

国内扩散语言模型（dLLM）公司扩散智能 DiffuSpace 近日宣布连续完成两轮融资，总金额达数亿元人民币。本轮由经纬创投、顺为资本、君联资本联合领投，中科创星、华为哈勃、地平线等机构跟投。资金将主要用于模型训练、基础设施研发与垂直场景适配。

与主流自回归大模型逐字生成不同，扩散语言模型采用并行解码与全局迭代的方式生成文本，在部分场景下可实现最高约 10 倍的推理加速。DiffuSpace 由香港大学 NLP 实验室联合主管孔令鹏教授及其博士生团队创立，落地深圳，核心团队此前已推出 DiffuSeq、Dream 7B 等研究成果。

公司表示，目前正推进新一代更大参数规模的 dLLM 训练，并计划于近期发布并开源。与此同时，DiffuSpace 已与亚洲智能体计算平台公司 Acrab 达成合作，推动扩散语言模型在 AI PC、智能汽车、机器人及智能家居等端侧 AI 场景落地。

在大模型竞争从“训练规模”转向“推理效率”的当下，dLLM 凭借并行生成的效率优势受到资本关注。不过，扩散语言模型在长文本连贯性与复杂推理上仍面临挑战，其能否从研究走向大规模产业应用，还需看后续开源版本的质量与生态建设。