Clover-35B-A3B 开源扩散语言模型
模型架构机器之心 11 月 2 日报道，DiffuSpace 发布开源扩散语言模型 Clover-35B-A3B-Preview，官方称多项评测达到或超过同规模自回归模型水平，并在智能体编程、工具调用等长序列难任务上生成更快，押注高速生成与高性能可共存于同一模型。
释义展开
Clover-35B-A3B 是 DiffuSpace 于 11 月 2 日开源的扩散语言模型（dLLM）预览版。和传统模型一个字一个字往外蹦不同，扩散语言模型像图像生成一样从噪声里逐步去噪出整段文本，因此天然擅长长序列——而智能体编程、工具调用恰恰是 token 序列最长、自回归最吃亏的场景。
为什么值得盯
dLLM 一直被调侃别管对不对就说快不快，但 Clover 把战场选在了 agentic coding：官方称在多项评测达到或超过同规模自回归模型，并在工具调用等长任务上明显更快。如果 35B-A3B 这个体量真能在难任务上打平自回归，推理成本曲线会再拐一次弯。先别急着迁移，但值得在评测集上自己跑一遍。
相关词
- dllm：Clover 所属的扩散语言模型范式，本词条是其开源落地代表。
- kimi-k31-pro / ripple-65b：同期开源权重阵营的其它选手，三条路线在同一窗口期密集上新。
- agent-skills：长上下文加快生成，正是 Agent 工具链需要的底座。