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English(EN) DFlash-2: Benchmarking Z-Lab's Successor to DFlash for Accuracy and Throughput Gains

Z-Lab 发布 DFlash-2 以加快 LLM 生成速度

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

Z-Lab 发布了 DFlash-2，这是一种通过预测即将生成的 token 来加速大型语言模型 (LLM) 生成的改进技术。与前代产品不同，DFlash-2 在准确性和吞吐量方面均有显著提升，尤其是在特定参数设置下进行测试时。尽管其底层机制与原始 DFlash 相似，但 DFlash-2 的改进使其在某些场景下优于基础模型，尽管截至 2026 年 8 月，其支持仍仅限于少数模型。 AI

影响 这项技术可能带来更快、更高效的 LLM 推理，从而降低成本并改善用户体验。

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Z-Lab 发布 DFlash-2 以加快 LLM 生成速度

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报道来源 [1]

  1. dev.to — LLM tag TIER_1 English(EN) · oooocean66 ·

    DFlash-2：基准测试Z-Lab的DFlash后继者在准确性和吞吐量方面的提升

    <p>A while back, we covered DFlash, a draft-token prediction technique that uses a diffusion model. At the time, we tested it on Gemma-4-12b-it-QAT, and the native Assistant model came out ahead — DFlash wasn't able to show a clear advantage.</p> <p>Recently, though, a successor …

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