DiffuSpaceはQwen3.6を拡散モデルに変更し、GB300のシングルカードで680 Token/sを達成した

動察 Beating AI 速報、香港大学の教授である孔令鵬氏が設立した拡散智能（DiffuSpace）が Clover-35B-A3B-Preview を公開し、オープンソース化した。

モデルはアリババの Qwen3.6-35B-A3B をベースに改造され、総パラメータ数は350億、推論ごとに約30億パラメータが活性化される。

従来の大規模モデルは通常、左から右へトークンを1つずつ生成するが、Clover はブロック拡散を採用し、一度に小さなテキストの塊を生成し、並列予測と反復修正によって出力を完成させる。チームはまた Gated DeltaNet を改造し、履歴情報を圧縮して保存すると同時に、現在のテキストブロック内のトークンを双方向に相互作用させることで、生成速度と文脈理解の両立を図っている。

公式に公開された6項目の Agent 評価において、Clover は列挙されたモデルの中でいずれも最高スコアを獲得した。SWE-bench Verified は73.6%、Terminal-Bench 2.1 は51.7%に達し、オリジナルの Qwen3.6-35B-A3B や LLaDA2.2 Flash、Mercury 2.5 などの拡散モデルを上回った。ただし、比較リストには10月19日公開の Mercury 3 は含まれていない。

速度面では、Clover は単一の NVIDIA GB300 上で、BF16 精度、単一並列で内部 Agent タスクを実行し、生成速度は680 Token/sに達する。H200 では515 Token/sに達し、DFlash2 で加速した同規模の Qwen モデル（365 Token/s）を上回る。チームはまた INT4 量子化バージョンを16GBの VRAM しか持たない RTX 5070 Ti に展開し、MATH-500 テストで101.8 Token/sの速度を達成した。