腾讯微信 AI 团队提出 WeDLM（WeChat Diffusion Language Model），通过在标准因果注意力下实现扩散式解码，在数学推理等任务上实现相比 vLLM 部署的 AR 模型 3 倍以上加速，低熵场景更可达 10 倍以上，同时保持甚至提升生成质量。
引言
自回归（AR）生成是当前大语言模型的主流解码范式，但其逐 token 生成的特性限制了推理效率。扩散语言模型（Diffusion LLMs）通过并行恢复多个 mask token 提供了一种替代方案，然而在实践中，现有扩散模型往往难以在推理速度上超越经过高度优化的 AR 推理引擎（如 vLLM）。
问题的关键在于：大多数扩散语言模型采用双向注意力机制，这与标准的 KV 缓存机制不兼容，导致并行预测的优势无法转化为实际的速度提升。
近日，腾讯微信 AI 团队提出了 WeDLM（WeChat Diffusion Language Model），这是首个在工业级推理引擎（vLLM）优化条件下，推理速度超越同等 AR 模型的扩散语言模型。
- 论文标题：WeDLM: Reconciling Diffusion Language Models with Standard Causal Attention for Fast Inference
- 论文作者：刘瑷玮、何明桦、曾少勋、张思钧、张林昊、武楚涵、贾巍、刘源、周霄、周杰（腾讯微信 AI）
- 项目主页：https://wedlm.github.io
- GitHub：https://github.com/tencent/WeDLM
- 模型权重：https://huggingface.co/collections/tencent/wedlm
以下是模型效果：
上图展示了 vLLM 部署的 Qwen3-8B-Instruct（左）与 WeDLM-8B-Instruct（右）在相同 prompt 下的实时生成对比。可以直观看到，WeDLM 的生成速度明显更快。
核心思路：让扩散解码兼容 KV 缓存
WeDLM 的核心洞察是：mask 恢复并不需要双向注意力。扩散式解码只需要让每个 mask 位置能够访问所有已观测的 token，这完全可以在标准因果注意力下实现。
研究团队提出了一个关键指标 —— 前缀可缓存性（Prefix Cacheability）：在 KV 缓存解码中，只有形成连续左到右前缀的 token 才能被缓存复用。因此，真正影响推理效率的不是「每步预测多少 token」，而是「有多少预测能够转化为可缓存的前缀」。
图：WeDLM-8B 在数学推理任务上实现约 3 倍加速，同时在准确率和推理速度上显著超越 LLaDA、Dream 等扩散模型。
技术方案
拓扑重排序（Topological Reordering）
WeDLM 通过拓扑重排序在保持因果注意力的同时，让 mask 位置能够访问完整的观测上下文。具体而言，将所有已观测 token 移动到物理序列的前端，同时通过 RoPE 位置编码保留其逻辑位置。这样，在标准因果 mask 下，每个待预测位置都能看到所有已知信息。
双流掩码（Dual-Stream Masking）
为缩小训练与推理的分布差异，WeDLM 设计了双流训练策略：构建一个干净的「记忆流」和一个带 mask 的「预测流」，两者共享位置编码。预测流中的每个 block 从记忆流获取干净的历史上下文，而非可能带噪的中间预测结果。
流式并行解码（Streaming Parallel Decoding）
推理阶段，WeDLM 采用流式并行解码策略：
- 距离惩罚机制：优先解码靠左的位置，促进左到右的前缀增长
- 即时缓存：在因果注意力下，已解码 token 立即成为有效缓存
- 动态滑动窗口：持续填充新的 mask 位置，避免 block 边界的等待开销
图：传统 block 解码需要等待整个 block 完成才能提交，而 WeDLM 的流式解码可以即时提交已解析的前缀。
实验结果
生成质量
WeDLM 基于 Qwen2.5-7B 和 Qwen3-8B 进行训练，使用 100B token 进行继续预训练，10B token 进行 SFT。
在 base 模型评测中，WeDLM-8B 平均得分 74.72，超越 Qwen3-8B（72.61）2.1 个点。在数学推理任务上提升尤为显著：GSM8K 提升 4.2 个点，MATH 提升 2.8 个点。
在 instruct 模型评测中，WeDLM-8B-Instruct 平均得分 77.53，超越 Qwen3-8B-Instruct（75.12）2.4 个点，也领先于 SDAR-8B-Instruct（74.22）等扩散模型。
推理速度
关键亮点：所有速度对比均基于 vLLM 部署的 AR 模型基线，而非未优化的实现。
研究团队在论文中展示了不同熵值场景下的速度差异：
- 低熵场景（如计数任务）：由于输出高度可预测，模型可以大胆并行预测并接受多个 token，实测达到 1673.3 tokens/s
- 中熵场景（如数学推导）：结构化的推理步骤仍然具有较好的可预测性，实测 745.2 tokens/s
- 高熵场景（如开放问答）：语义多样性高，并行接受率下降，实测 197.8 tokens/s
快速上手
安装方式非常简单，只需通过 pip 从 GitHub 安装即可。安装完成后，可使用 Python API 快速调用模型进行推理。详细的使用文档和示例代码请参见项目 GitHub 主页。
总结
WeDLM 的贡献可以归纳为：
- 因果扩散框架：在标准因果注意力下实现 mask 恢复，天然兼容 KV 缓存和现有推理基础设施（FlashAttention、PagedAttention、CUDA Graphs 等）
- 流式并行解码：通过距离惩罚和动态滑动窗口，最大化前缀提交率
- 首次在速度上超越工业级推理引擎部署的 AR 模型：在 vLLM 优化条件下的公平对比中，数学推理实现 3 倍以上加速，低熵场景超过 10 倍
研究团队指出，这项工作表明「前缀可缓存性」应当作为并行文本生成的一等设计目标。未来的扩散语言模型应更多地被视为高效的多 token 预测机制 —— 并行生成 token 的价值，取决于这些 token 能多快地转化为可缓存的前缀。
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