本文にスキップ
AI News HubLIVE
要約のみ

Google AI、DiffusionGemmaを公開:26B MoEオープンモデル、テキスト拡散で最大4倍高速生成

DiffusionGemmaはGoogle DeepMindが開発した実験的なオープンテキスト生成モデルで、標準的な自己回帰デコードの代わりにテキスト拡散を採用し、専用GPU上で最大4倍の生成速度を実現します。26BパラメータのMoEモデル(推論時は3.8Bのみ活性化)で、Gemma 4をベースに構築され、マルチモーダル入力(テキスト、画像、動画)をサポートし、256Kのコンテキストウィンドウ、140以上の言語に対応、Apache 2.0ライセンスで公開されています。

ソースMarkTechPost著者: Asif Razzaq
Google AI、DiffusionGemmaを公開:26B MoEオープンモデル、テキスト拡散で最大4倍高速生成
誤りを報告

訂正窓口はまだ利用できません。記事情報をコピーして保存できます。

訂正案内

要約のみ

配信元のコンテンツ権限に基づき、編集要約、要点、原文へのリンクのみを提供します。

要点と分析を開く

記事インテリジェンス

エンジニア上級

要点

  • DiffusionGemmaは26BパラメータのMoEモデル(3.8B活性化)で、テキスト拡散により並列にテキストを生成します。
  • NVIDIA H100で1000+トークン/秒、RTX 5090で700+トークン/秒を達成し、量子化時は18GB VRAMに収まります。
  • 双方向注意機構により、再ノイズ化によるリアルタイム自己修正が可能です(自己回帰モデルでは不可)。
  • インライン編集やコード補完などのローカル・低並列インタラクティブワークロード向けですが、出力品質は標準Gemma 4より低くなっています。

要点と分析は自動生成され、誤りを含む場合があります。原典をご確認ください。