字节跳动Seed团队发布实验性扩散语言模型Seed Diffusion Preview，旨在通过结构化代码生成验证离散扩散技术作为下一代语言模型框架的可行性。测试显示，该模型代码推理速度达2146 tokens/s，相较同规模自回归模型提升5.4倍，并在代码编辑等需全局规划的任务中表现更优。团队指出，模型在保持高效采样的同时，具备与自回归模型相当的生成能力，且在复杂推理场景中展现出扩散模型的结构优势。未来，Seed Diffusion项目将持续探索该技术路径在大规模应用与深度推理任务中的潜力。