10月9日，深圳大模型厂商扩散智能DiffuSpace宣布连续完成两轮融资，总金额数亿元人民币，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、地平线等机构跟投。本次融资创下全球扩散语言模型（dLLM）最大规模融资纪录。大概一个月前，有人在公众平台上发出信息：建议关注一下这个被严重低估的模型新路线，dLLM。在特定端侧Agent任务和配置下，运行速度最高提升5倍。在自回归模型仍主导大模型行业的当下，DiffuSpace选择了一条前沿却更“非共识”的路线：以扩散语言模型（dLLM）为核心，打造下一代基座模型。DiffuSpace成立于2026年5月，落地深圳，距离现在成立不到半年。创始班底为香港大学NLP实验室的联合主管孔令鹏教授与他的两位博士生龚珊三、叶佳成。好快，“之前还在看论文阶段，现在直接商用了。”业内人士评论。理解DiffuSpace的技术路线，需要先理解它和GPT类模型的核心差异。传统自回归模型生成文本的方式是“从左到右逐词生成”。每生成一个token，都要等前一个token完成。这在训练和推理上天然受限于序列顺序，写完的部分无法回改。扩散语言模型走了另一条路：通过迭代去噪过程并行生成token，同时捕获双向上下文。通俗地说，自回归模型像一个人从左到右逐字写一篇文章，写错了只能从错的地方往后重写；扩散模型像先勾勒出整篇文章的框架，再逐步填充和修改细节，整个过程可以并行处理。这个差异在端侧场景中的价值尤为突出。“这两年，端侧芯片一直在拼命堆算力。像AI PC、车机、手机Soc,几乎每一代都在讲并行核心数翻倍，算力翻倍。但很多人的体验是，Agent该卡还是卡。算力涨了，体感好像并没变。”前述发出提示的人士分析说。
而这些端侧芯片比如手机、汽车、机器人等应用场景的并行算力天然适合扩散模型的生成方式。在条件生成、离散信号建模、Scaling三大dLLM核心问题上，DiffuSpace团队均有全球领先突破。目前，DiffuSpace正在推进新一代更大参数规模dLLM的训练，并计划于近期发布并开源。融资资金将主要用于模型训练、垂直场景适配和基础设施研发。港大NLP实验室班底：从DiffuSeq到Dream 7BDiffuSpace的核心团队来自香港大学NLP实验室，领衔者孔令鹏是港大计算机科学系的助理教授、NLP实验室的联合主管；2017年在卡内基梅隆大学获得博士学位，随后进入谷歌DeepMind任研究科学家，直到2020年加入香港大学。DiffuSpace团队是全球最早探索扩散语言模型路线的研究团队之一。2022年，他们推出DiffuSeq，开创了扩散模型处理序列到序列文本生成的技术路径，该成果后被ICLR 2023收录，成为早期条件式文本扩散领域的代表性工作。2025年，团队与华为诺亚方舟实验室联合推出Dream 7B模型，这是扩散语言模型首次全面超越同参数规模的自回归模型，在数学、代码、规划等任务上表现突出，部分指标甚至比肩671B参数的DeepSeek-V3。该模型在Hugging Face上累计下载量已超过250万次。在ICML 2025的一场演讲中，Dream 7B还与Google的Gemini Diffusion、Inception的Mercury同属被点名的代表性dLLM。基于Dream 7B，团队又陆续推出视觉语言模型Dream-VL、视觉-语言-行动模型Dream-VLA等垂类模型，进一步验证dLLM在多模态、Agent及具身智能等场景中的应用潜力。DiffuSpace与华为的渊源可以追溯到Dream 7B，这个模型正是港大NLP实验室与华为诺亚方舟实验室联合推出的。华为相关研发团队也已推出基于盘古模型的扩散语言模型研究项目，探索dLLM在Agent场景中的应用。华为哈勃的入局，是在延续这段技术合作的基础上，进一步绑定基础模型层的布局。地平线的逻辑则更偏向端侧落地。地平线在自动驾驶和机器人领域广泛应用扩散模型技术，今年4月发布了舱驾融合整车智能体芯片星空系列及整车智能体操作系统KaKaClaw。随着车载芯片算力提升，端侧Agent在成本、响应速度、弱网环境可用性及数据隐私等方面具备优势，而dLLM的并行解码与全局建模能力恰好为车载复杂任务规划提供了新的技术选择。DiffuSpace已与亚洲智能体计算平台公司Acrab达成合作，推动dLLM在AI PC、智能汽车、机器人及智能家居等端侧场景落地。华为哈勃与地平线的入局，正是在为这条端侧路径提供芯片和场景层面的协同支撑。同时，DiffuSpace选择落地深圳也有清晰的产业逻辑：北京、上海已有不少基础模型公司，而深圳的具身智能、汽车与AI芯片产业链更完整，和“模型侧能力＋端侧硬件生态”的定位互补；香港近在咫尺，也方便团队持续对接科研与创新资源。DiffuSpace的融资，发生在扩散语言模型赛道集体升温的时间窗口内。2026年前8个月，dLLM相关论文总数已达2025年全年的2.4倍。继Gemini Diffusion之后，谷歌又开源了DiffusionGemma；美国初创公司Inception的Mercury系列持续迭代，这家公司2025年11月宣布的5000万美元种子轮，一度是该赛道的融资高点；蚂蚁集团也发布了LLaDA 2.2。Google、Inception、蚂蚁集团等科技企业及研发团队的持续加码，印证了dLLM正从前沿研究加速走向工程化验证与应用探索。国内外科技大厂都在场，但姿态不一。DiffuSpace的差异化在于，它是全球唯一在“条件生成、离散信号建模、Scaling”三大dLLM核心问题上均有领先突破的团队，也是最早将扩散模型系统引入序列到序列文本生成的团队。回到本轮融资，它是目前全球dLLM领域披露的最大一笔；同时也是少见的由中国团队站在该技术路线前沿定义位置上的案例。从2022年的DiffuSeq到2025年的Dream 7B，再到即将发布的更大参数规模的新一代模型，这条技术路线的产业化和资本投入都在加速。
