https://ai.appwright.xyz/tags/%E6%8B%A1%E6%95%A3%E8%A8%80%E8%AA%9E%E3%83%A2%E3%83%87%E3%83%AB/ Recent content in 拡散言語モデル on Appwright AI Hugo en-US Mon, 15 Jun 2026 07:00:00 +0800 https://ai.appwright.xyz/posts/2026-06-15-diffusiongemma-block-diffusion-japan-enterprise/ Mon, 15 Jun 2026 07:00:00 +0800 https://ai.appwright.xyz/posts/2026-06-15-diffusiongemma-block-diffusion-japan-enterprise/ Google DeepMind が 6 月 10 日に公開した DiffusionGemma 26B-A4B は、Gemma 4 26B の MoE バックボーンに離散拡散ヘッドを統合した 25.2B/3.8B MoE。H100 で 1000 tok/s 以上、RTX 5090 で 700 tok/s 以上、vLLM 経由では E2E 3.3 倍・per-request 生成 6.2 倍の高速化。本稿では recipes.vllm.ai の実測数値、Hugging Face のベンチマーク表（Codeforces -289 ELO、AIME -19pt、HLE +2.3pt 例外）、r/LocalLLaMA の「4 倍速だが 6 倍誤り」コミュニティ検証、6 月 12 日の Fable 5 米国 BIS 輸出管理下での日本企業 4 つの採用シナリオを整理する。