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2026 年 6 月，大模型行业正在经历一场前所未有的「开源海啸」：英伟达放出了 550B 参数的混合架构模型，谷歌送出多模态的 Gemma 新版本，智谱用最宽松的协议全量开源了自家旗舰模型。

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最近，我们都在关注旗舰级大模型的进步，其实本地运行的 AI 模型也迎来了重要的分水岭。

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Google DeepMind在6月份对外分享了DiffusionGemma的技术报告，明确指向了一条与现有主流完全不同的演进道路。当大家都在绞尽脑汁让大模型逐词吐字的速度变快时，谷歌干脆把生成顺序改了。

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就在刚刚，谷歌闷头干了件大事：把生成图片的扩散模型，拿来写文字了，而且一出手就是4倍加速。 新模型名为DiffusionGemma，它直接抛弃了传统自回归那套“逐Token生成”的打字机模式，而是像“印刷机”一样工作——

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今天一早，谷歌又发新模型了！

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过去一年，开源模型的发布节奏已经快到让人麻木。每次发布，伴随的永远是一组跑分、一张能力雷达图，以及几个“超越某某”的结论。

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刚刚，谷歌扔出Gemma 4 12B大杀器！16G轻薄本就能全离线流畅跑通，性能直逼26B巨兽，全体开发者惊呼太震撼了，平民级本地AI封神之作降临。硬核实测速来看！

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刚刚，谷歌DeepMind发布了Gemma 4 12B。一句话概括这个模型的定位：把原本需要高端服务器才能跑的多模态智能，装进你的笔记本电脑里。它填补的是Gemma家族里一个关键空缺：比边缘端的E4B更强，比26B混合专家模型（MoE）更轻。而且在整个Gemma 4系列里，它是第一个支持原生音频输入的中等规模模型。

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过去一段时间，很多人对大模型都有一个明显感受：token 总是不够用。

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在达沃斯世界经济论坛上，《华尔街日报》总编辑 Emma Tucker 在 Journal House 跟 Anthropic CEO 阿莫迪聊了半个多小时