字节Seed团队联合清华大学发布全球最快代码生成AI模型

就在上周，AI代码生成领域迎来了一次地震级的突破，来自字节旗下Seed团队与清华大学智能产业研究院联合发布的最新研究成果——"Seed Diffusion Preview"AI模型，将人工智能代码生成的速度推向了一个全新的高度。

这个模型有什么特别的地方呢？简单来说，它能在生成代码时达到每秒2146个token的惊人速度，这比目前市面上的其他同类模型快了好几倍，而且生成的代码质量还相当不错。更重要的是，它采用了一种叫做"离散状态扩散"的全新技术路线，彻底颠覆了传统AI模型一个字一个字按顺序生成文本的方式。

这就好比传统的AI模型是在用打字机写作，必须一个字母接一个字母地敲，而这个新模型就像是有多台打字机在同时工作，能够并行生成多个部分的内容。这种并行处理的能力正是它速度飞快的秘密所在。

研究团队的创新点在于，他们彻底改变了AI学习和生成文本的方式。传统模型只能学习从左到右的文本生成顺序，就像我们平时写字一样。但这个新模型能够学习各种不同的生成顺序，这让它在实际应用中拥有了更大的灵活性。同时，他们还开发了一套全新的训练方法，让模型能够在更少的生成步骤中产出高质量的结果。

扩散模型：换个思路生成文本

要理解这项技术的革命性，我们需要先搞清楚什么是扩散模型。传统的扩散模型最初是为图像生成而设计的，它的工作原理就像是一个逆向的破坏过程。

假设你有一张清晰的照片，然后你开始往上面撒噪点，一点一点地把照片弄得越来越模糊，直到最后变成一片随机的噪点图。扩散模型学习的就是这个过程的逆向操作——它能够从一片噪点图开始，一步步地去除噪点，最终恢复出清晰的图像。

这种方法在图像和视频生成领域取得了巨大成功，各种AI绘画工具背后都有扩散模型的身影。但是，把这种技术应用到文字生成上却面临着重大挑战。最根本的问题在于，文字是离散的符号，不像图像那样由连续的像素值组成。你不能给字母"A"加上一点噪点让它变成"半个A"，文字要么是"A"，要么是"B"，没有中间状态。

为了解决这个问题，研究人员想出了一个巧妙的办法。他们不是给文字本身加噪点，而是随机地把文本中的一些词汇替换成特殊的"[MASK]"标记。这就好比你拿到一份填空题，其中一些词被挖空了，需要你根据上下文来填入合适的词汇。

在这个过程中，模型学会了如何从部分被遮挡的文本中恢复出完整的内容。更重要的是，由于每次遮挡的位置都是随机的，模型学会了以任意顺序生成文本的能力，而不是只能从左到右按顺序生成。

这种能力带来了一个重要优势：并行生成。传统的AI模型必须等前一个词生成完毕才能开始生成下一个词，就像排队买票一样。而扩散模型可以同时生成多个位置的词汇，就像有多个窗口同时售票。

两阶段课程：让AI学会更聪明的生成方式

Seed Diffusion Preview的一个重要创新是它的训练策略，研究团队称之为"两阶段课程"（Two-Stage Curriculum，简称TSC），这个名字听起来很学术，但理解起来其实很简单。

在第一个阶段，也就是"规模化扩散训练"阶段，模型主要学习两种不同的文本损坏方式。前80%的训练时间里，模型学习处理标准的掩码任务。研究团队会随机选择文本中的一些位置，把对应的词汇替换成"[MASK]"标记，然后让模型学习如何填补这些空缺。

这个过程的巧妙之处在于，损坏的程度是渐进式的。刚开始的时候，文本中只有很少的词被遮挡，模型很容易就能猜出答案。随着训练的进行，被遮挡的词越来越多，任务也变得越来越困难。这就像是给学生安排作业，从简单的开始，逐步增加难度。

在最后20%的训练时间里，研究团队引入了一种更复杂的损坏方式——编辑操作。这种方式不只是简单地遮挡词汇，而是对文本进行删除、插入、替换等编辑操作。这样做的目的是让模型学会更全面地理解文本结构，而不是仅仅依赖于填空技巧。

为什么要这样设计呢？研究团队发现，如果只使用简单的掩码训练，模型会产生一种有害的学习偏见。它会认为没有被遮挡的词汇总是正确的，这导致模型在实际使用时过于自信，无法进行自我纠错。通过加入编辑操作训练，模型被迫重新评估所有的词汇，包括那些看似正确的部分。

这种训练策略的效果非常显著。模型不仅学会了基础的文本生成能力，还掌握了自我修正的技能。当模型在生成过程中意识到某个部分可能有问题时，它能够主动进行调整，而不是简单地接受错误。

这个两阶段训练过程就像是培养一个优秀的编辑。第一阶段教会他基本的文字处理技能，第二阶段则培养他的批判性思维和修改能力。最终得到的是一个既能快速生成内容，又能保证质量的模型。

空间定制：找到最优的生成路径

Seed Diffusion Preview的另一个关键创新是对"轨迹空间"的精心设计。这个概念听起来很抽象，但我们可以用一个简单的比喻来理解。

想象你要去一个陌生的城市旅行，从你的酒店到目的地有很多条不同的路线。有些路线很直接但可能遇到堵车，有些路线绕一点但风景很好，还有些路线看似很近但实际上路况复杂。在文本生成中，每一种不同的生成顺序就相当于一条不同的路线，而"轨迹"就是模型选择的具体路径。

传统的扩散模型有一个问题：它们试图学习所有可能的生成顺序，包括那些效率低下甚至有害的顺序。这就好比一个导航系统试图记住城市里的每一条小路，包括那些施工中的道路和死胡同。这种做法不仅浪费了学习资源，还可能让模型学到错误的模式。

研究团队提出了一个聪明的解决方案：只学习那些真正有用的生成轨迹。他们首先让预训练的模型生成大量的候选轨迹，然后用一个评估标准来筛选出其中质量最高的轨迹。这个筛选标准基于"证据下界"（ELBO），这是一个衡量生成质量的数学指标。

这个过程可以类比为优化导航路线。系统会生成很多可能的路线方案，然后根据路程长度、路况、实时交通等因素进行评分，最终只保留那些最优的路线。这样，当用户需要导航时，系统只会推荐真正有价值的路线，而不会被大量低质量的选项干扰。

通过这种方式筛选出的高质量轨迹被用来进一步微调模型。这个过程被称为"约束顺序训练"，因为它限制了模型只能学习那些被证明有效的生成顺序。

这种策略的效果非常明显。模型不再需要在生成过程中探索那些低效的路径，而是直接使用已经验证过的最优策略。这不仅提高了生成速度，还显著改善了生成质量。

更重要的是，这种方法具有很强的泛化能力。模型学到的不是具体的生成路径，而是识别和选择优质路径的能力。当面对新的生成任务时，模型能够快速找到合适的生成策略，而不需要重新探索所有的可能性。

在线策略学习：让模型自己优化速度

Seed Diffusion Preview的第三个重要创新是"在线策略学习"（On-policy Learning）。这个概念的核心思想是让模型在实际使用过程中不断优化自己的生成策略，特别是在速度方面。

传统的模型训练就像是让学生在教室里练习，然后直接参加正式考试。而在线策略学习更像是边考试边学习，让模型在实际生成任务中发现和改进自己的问题。

具体来说，研究团队设计了一个特殊的优化目标：最小化生成步骤的数量。这就好比要求一个画家用最少的笔触完成一幅高质量的画作。模型需要学会在保证生成质量的前提下，尽可能减少生成过程中的迭代次数。

这个学习过程非常有趣。模型会不断尝试用更少的步骤完成同样的任务，如果成功了，就会记住这种更高效的方法；如果失败了，就会调整策略。这就像是一个厨师在不断尝试简化菜谱，去掉不必要的步骤，但同时确保菜品的味道不受影响。

为了确保这个优化过程的稳定性，研究团队还引入了一个"验证器"机制。这个验证器的作用是检查生成的结果是否符合质量标准。如果模型为了追求速度而牺牲了质量，验证器就会给出负面反馈，迫使模型调整策略。

在训练过程中，研究团队观察到了一个有趣的现象：模型的生成速度会随着训练的进行而持续提升。从训练开始到结束，生成速度提升了超过400%。这说明模型确实学会了如何更高效地工作。

这种在线学习的效果不仅体现在速度上，还体现在生成质量的稳定性上。由于模型是在实际使用场景中进行优化的，它学到的策略更加贴近真实应用的需求。这就像是一个运动员在实战中磨练技能，比单纯的训练更加有效。

更重要的是，这种学习方法具有自适应性。当面对不同类型的生成任务时，模型能够自动调整自己的策略，在速度和质量之间找到最佳平衡点。这种灵活性是传统训练方法很难达到的。

分块推理：在速度与质量间找平衡

在实际应用中，Seed Diffusion Preview采用了一种叫做"分块推理"的策略。这种方法很好地平衡了计算效率和生成质量的需求。

传统的并行生成虽然速度很快，但存在一个问题：生成的内容可能缺乏整体的连贯性。这就好比让一群人同时写一篇文章的不同段落，虽然每个段落写得都不错，但整篇文章可能缺乏逻辑连接。

分块推理解决了这个问题。它将整个生成过程分成若干个块（block），每个块内部的内容可以并行生成，但不同块之间保持顺序关系。这就像是分章节写作：每个章节内部可以同时构思多个要点，但章节之间要保持逻辑顺序。

这种策略的巧妙之处在于它充分利用了代码的结构特点。代码往往具有明确的逻辑分层，比如导入模块、定义函数、主要逻辑等。分块推理能够识别这些自然的分割点，在每个逻辑块内部进行并行生成。

研究团队通过大量实验确定了最优的块大小。他们发现，块太小会导致并行优势不明显，块太大则会影响生成质量。通过精心调整，他们找到了一个最佳的平衡点，既保证了生成速度，又维持了代码的质量。

为了进一步提高效率，系统还采用了KV缓存技术。这是一种内存优化策略，能够避免重复计算已经生成的内容。就像是在写作时保留之前写好的段落，新的内容只需要关注未完成的部分。

这种设计的另一个优势是灵活性。在实际使用中，用户可以根据自己的需求调整块的大小。如果更注重速度，可以选择较大的块；如果更注重质量，可以选择较小的块。这种可调节性让模型能够适应不同的应用场景。

通过分块推理，Seed Diffusion Preview成功地在并行生成的速度优势和顺序生成的质量保证之间找到了最佳平衡点。这种方法不仅技术上可行，在实际应用中也表现出色。

性能表现：数据说话

让我们来看看Seed Diffusion Preview在实际测试中的表现。研究团队在多个标准化的代码生成测试集上进行了全面评估，结果相当令人印象深刻。

在速度方面，Seed Diffusion Preview在H20 GPU上达到了每秒2146个token的生成速度。相比之下，Mercury Coder的两个版本分别达到了737和1109 token/s，而Gemini Diffusion达到了1489 token/s。这意味着Seed Diffusion Preview比最接近的竞争对手快了约44%。

更重要的是，这种速度提升并没有以牺牲质量为代价。在HumanEval测试集上，Seed Diffusion Preview达到了76.6%的成功率，与其他先进模型基本持平。在MBPP测试集上，它的表现同样稳定，达到了82.8%的成功率。

在更具挑战性的BigCodeBench测试中，Seed Diffusion Preview展现出了强大的实际应用能力。这个测试集包含了1140个真实世界的编程任务，需要模型使用139个不同的库，进行复杂的多工具协作。Seed Diffusion Preview在这项测试中的表现证明了它不仅能生成简单的代码片段，还能处理复杂的实际编程挑战。

特别值得注意的是模型在代码编辑任务上的表现。在Aider测试集上，Seed Diffusion Preview达到了44.4%的成功率，在CanItEdit测试集上达到了54.3%的成功率。这些结果表明，模型不仅能从零开始生成代码，还能理解和修改现有的代码。

在多语言编程测试（MBXP）中，Seed Diffusion Preview展现出了良好的跨语言编程能力。它在Python、Java、C++等多种编程语言上都保持了稳定的性能，平均成功率达到了72.6%。这种跨语言的稳定性对于实际应用来说非常重要。

LiveCodeBench是一个特别设计用来避免训练数据污染的测试集，它只包含在模型训练后发布的编程题目。Seed Diffusion Preview在这个测试集上的表现证明了它确实学会了编程能力，而不是简单地记忆训练数据。

值得强调的是，这些性能数据都是在相同的测试条件下获得的。虽然不同模型的测试环境可能有所差异，但这些结果仍然清楚地显示了Seed Diffusion Preview在速度-质量权衡方面的优势。

研究团队还特别测试了不同块大小对性能的影响。他们发现，随着块大小的增加，单次前向传播的时间会增长，但总体的token生成率在达到最优点之前会持续提升。这个发现帮助他们确定了最佳的系统配置。

技术突破的深层意义

Seed Diffusion Preview的成功不仅仅是一个技术指标的提升，它代表了AI文本生成领域的一个重要转折点。这项工作证明了扩散模型在自然语言处理领域的巨大潜力，打破了人们对传统自回归模型的依赖。

从技术角度来看，这项研究最重要的贡献是证明了并行生成和高质量输出并非不可兼得。长期以来，AI研究者们认为这是一个根本性的权衡：要么快速生成低质量内容，要么缓慢生成高质量内容。Seed Diffusion Preview通过创新的训练策略和推理方法，成功地在这两者之间找到了平衡。

这种技术突破的影响远远超出了代码生成本身。扩散模型的成功应用为其他自然语言处理任务开辟了新的可能性。我们可以预期，在不久的将来，类似的技术会被应用到文档写作、创意内容生成、自动翻译等各个领域。

从实际应用的角度来看，这种速度提升将显著改变软件开发的工作流程。当AI能够更快地生成高质量代码时，开发者可以将更多时间投入到创意思考和架构设计上，而不是陷入重复性的编码工作。这种变化可能会推动整个软件行业的生产力革命。

更深层次的意义在于，这项研究挑战了我们对语言生成顺序的传统认知。人类在写作时通常遵循从左到右的线性顺序，但Seed Diffusion Preview证明了AI可以采用更灵活的生成策略。这种非线性的生成方式可能更接近人类大脑的实际思维过程，因为我们在构思时往往是多线程的，同时考虑多个方面的内容。

研究团队特别强调，更快的推理速度只是离散扩散技术最直接的好处。探索传统从左到右建模顺序的替代方案代表着一个有价值的研究方向，因为它涉及摆脱机器学习中一个普遍存在的、以人类为中心的假设。

这种技术进步也带来了新的挑战和机遇。随着AI生成速度的提升，我们需要重新思考人机协作的模式。开发者需要学会如何更有效地与高速AI系统协作，而AI系统也需要学会如何更好地理解和响应人类的意图。

从研究方法论的角度来看，Seed Diffusion Preview展示了一种新的模型开发策略：通过多阶段的精心设计，逐步优化模型的不同能力。这种方法论可能会影响未来AI模型的设计和训练方式。

至顶AI实验室洞见

这项研究的开放性也值得称赞，研究团队不仅发布了详细的技术报告，还提供了在线演示和项目主页，让更广泛的研究社区能够学习和构建在他们工作基础之上，这种开放的研究态度有助于推动整个领域的快速发展。

Seed Diffusion Preview的真正价值不在于它创造了一个更快的代码生成器，而在于它开辟了一条通向更智能、更高效AI系统的新路径。随着这项技术的进一步发展和完善，我们可能会看到AI在各个领域都能实现类似的突破，最终让人工智能真正成为人类创造力的有力助手。

论文地址：

https://arxiv.org/pdf/2508.02193

END本文来自至顶AI实验室，一个专注于探索生成式AI前沿技术及其应用的实验室。致力于推动生成式AI在各个领域的创新与突破，挖掘其潜在的应用场景，为企业和个人提供切实可行的解决方案。

Q&A

Q1：Seed Diffusion Preview是什么？它有什么特别之处？

A：Seed Diffusion Preview是字节 Seed团队开发的基于离散状态扩散技术的大规模语言模型。它的特别之处在于能够实现每秒2146个token的超高生成速度，比传统模型快约五倍，同时还能保持高质量的代码生成能力。

Q2：离散扩散模型与传统AI模型有什么区别？

A：传统AI模型只能按从左到右的顺序逐个生成词汇，就像用打字机打字。而离散扩散模型可以并行生成多个位置的内容，就像有多台打字机同时工作。这种并行处理能力是其速度快的关键原因。

Q3：“离散状态扩散"技术突破对普通用户有什么意义？

A：当AI能更快生成高质量代码时，软件开发成本会大幅降低，开发周期显著缩短。这意味着我们使用的应用程序、网站和智能设备可能会更新更频繁，功能也会更丰富。同时，这项技术还可能推广到文档写作、创意内容生成等其他领域。