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NVIDIA 闯入扩散 LLM 无人区：双塔并行生成，2.42 倍加速几乎不丢质量
两年了，LLM 推理加速只有两条路
在过去两年里，围绕大语言模型推理加速的讨论被框定在两条路径之间：要么用投机解码（speculative decoding），用一个小模型"猜"下一个 token 再让大模型验证；要么蒸馏出一个更小的模型，牺牲质量换速度。两条路的共同前提是——逐 token 生成这件事本身，是改不了的。
2026 年 7 月 1 日，NVIDIA Research 的 Nemotron Labs 团队给出了一个不同的答案。
他们发布了一个名为 Nemotron-Labs-TwoTower 的扩散语言模型。方法出奇简洁：把一份 30B 参数的预训练模型复制为两份，一份冻结做工位上下文塔（Context Tower），另一份微调为扩散去噪塔（Denoiser Tower）——两座塔层对层地通过 cross-attention 桥接，并行地写出整块 token，而不是一个一个地"吐字"。结果：保留原模型 98.7% 的基准质量，生成吞吐量提升 2.42 倍。
模型权重已在 HuggingFace 开源，论文同步上线 arXiv（编号 2606.26493）。发布当天，NVIDIA AI 官方推文收获近 3000 赞、343 次转发、1560 次收藏，并被 @huggingface 官方账号转发背书。
一个冻结读，一个训练写
TwoTower 的技术方案可以概括为一句大白话：让同一个模型扮演两个角色，一个只读不写，一个边读边写。
它的底座是 NVIDIA 此前开源的 Nemotron-3-Nano-30B-A3B——一个 52 层的混合架构模型，交错排列了 23 个 Mamba-2 层、6 个自注意力层和 23 个 MoE（混合专家）层，总参数量 30B，激活参数约 3B。
NVIDIA Research 做了四件关键的事：
第一，双塔分离。 从预训练好的 checkpoint 出发生成两份拷贝。Context Tower 保持原样不动，以因果自回归的方式逐 token 处理 prompt 和已提交的 token 块，输出每一层的 KV cache 和最终的 Mamba-2 状态。Denoiser Tower 接收一个充满 [MASK] 的噪声 token 块，在块内用双向注意力、跨层对齐地 cross-attend 到 Context Tower 对应层的 KV cache，同时用自己的 Mamba-2 层接收 Context Tower 传入的状态种子。
第二，块级掩码扩散。 生成过程是"块级自回归"——Context Tower 一次性编码整个 prompt，然后 Denoiser Tower 以一个 block（默认 16 个 token）为单位进行扩散去噪。每个 block 经过 16 步去噪迭代，每步用置信度阈值（默认 0.8）决定提交哪些位置，未达阈值的 token 继续被 mask 并在下一轮重新预测。这意味着每一步可能同时提交多个 token，而不是像 AR 模型那样永远一个一个来。
第三，极轻量的适配。 Denoiser Tower 相比于原版 backbone 只多了三处修改：块内双向注意力（零新增参数）、层对齐 cross-attention（零新增参数）、以及一个 adaLN-single 时间条件模块（仅 1.5M 新增参数，对于一个 30B 的模型来说几乎可以忽略）。Context Tower 完全不动。
第四，训练成本远低于从头训。 Backbone 的预训练用了 25T token，而 Denoiser Tower 的扩散训练只用了约 2.1T token——不到原训练量的 8%。训练分三阶段：先在 block_size=32 下做初始适配，再在相同 block_size 下继续训练，最后切到 block_size=16 做最终对齐。全程 BF16 精度，AdamW 优化器，基于 Megatron-LM 框架。
从基准测试来看，TwoTower 的质量保持能力相当惊人。MMLU-Pro 从 62.59 降到 60.93（-1.66 分），GSM8K 从 92.49 降到 90.14（-2.35 分），MATH-500 从 84.40 降到 80.60（-3.80 分），HumanEval 从 79.27 降到 75.58（-3.69 分）。而在阅读理解（RACE）、常识推理（WinoGrande）和一些通用知识任务上，TwoTower 几乎持平甚至略有反超（ARC-Challenge 从 91.72 涨到 92.66）。综合来看，11 项基准的聚合质量保留了 98.7%。
部署方面，TwoTower 需要两张 GPU：Context Tower 和 Denoiser Tower 各占一个 H100-80GB（约 59GB BF16 权重每张卡）。同时也支持 Mock-AR 模式（双塔但逐 token 生成）和纯 AR 模式（只跑 Context Tower，单卡即可），为不同硬件场景提供了灵活性。
一支六人团队，没从头训一个模型
TwoTower 的论文署名六位作者，全部来自 NVIDIA Research。项目负责人 Fitsum Reda 是核心贡献者；John Kamalu 同为共同一作。团队还包括 Roger Waleffe、Mostofa Patwary、Mohammad Shoeybi 和 Bryan Catanzaro——后三位是 NVIDIA 在大型训练系统和生成式模型方向的老兵，此前已在 Nemotron 系列的多个版本中深度参与。
这支团队做对了一件很多实验室没有做到的事：他们没有选择"重新训练一个扩散 LLM"这条重路径，而是在一条已经跑通的赛道上——Nemotron-3-Nano——寻找接入点。此前 Nemotron Labs 已在 2026 年 5 月发布了 Nemotron-Labs-Diffusion，一个三模式（AR / 扩散 / 自投机解码）统一语言模型，在 8B 规模上实现了单次前向 5.99 个 token 的吞吐。TwoTower 可视为这条技术路线的延续——把扩散生成从"独立模型族"推向了"预训练模型的后训练适配"。
它的核心贡献，引用社区中 Yann Kronberg（@zazmic_inc，CTO）的评论最能概括："2.4 倍加速不是最有趣的数字，98.7% 才是。它是你已经验证过的同一个模型，只是变快了。换个全新模型意味着要重新测试它触碰过的所有环节，而 TwoTower 跳过了这一步。不用重新验证——这才是真正省下来的成本。"
2.42 倍加速，质量只丢了 1.3%
这次发布的核心成果可以用两个数字概括：2.42 倍的生成吞吐量提升，以及 98.7% 的基准质量保留率。
NVIDIA 将 Nemotron-3-Nano-30B-A3B 的原始自回归推理作为基线，在 2×H100 GPU 上运行 TwoTower 的默认配置（block_size=16，steps_per_block=16，confidence_threshold=0.8，BF16）。结果显示，从 MMLU 到 GSM8K 到 HumanEval 的 11 项基准测试中，TwoTower 的平均分数仅下降了 1.3 个百分点，但生成速度是原来的 2.42 倍。如果调低置信度阈值，速度还能进一步上升——当然质量下降也会更明显。
对开发者而言，这意味着什么？模型卡片直接给出了 HuggingFace Transformers 的调用示例。只需几行 Python，两块 GPU，就能用 generate_mask_diffusion() 方法跑扩散生成：
model.place_towers_on_devices("cuda:0", "cuda:1")outputs = model.generate_mask_diffusion( inputs["input_ids"], max_new_tokens=128, block_size=16, steps_per_block=16, confidence_threshold=0.8,)模型采用 NVIDIA Nemotron Open Model License，允许商用。
不是投机解码，也不是蒸馏小模型
TwoTower 的定位，在当前的推理加速图谱中处于一个独特位置。
| 方案 | 核心思路 | 代价 |
|---|---|---|
| 投机解码 | 小模型起草 + 大模型验证 | 需额外维护一个草稿模型 |
| 模型蒸馏 | 训一个小模型模仿大模型 | 质量损失明显 |
| MTP（多 token 预测） | 一次前向预测多个 token | 只能加一个辅助 head，加速有限 |
| TwoTower | 冻结 AR 塔 + 训练扩散塔 | 需两张 GPU，扩散塔需约 2.1T token 训练 |
与 NVIDIA 自己的 Nemotron-Labs-Diffusion（5 月发布的三模式模型）相比，TwoTower 走了一条不同的路。Nemotron-Labs-Diffusion 是从头构建的扩散 LLM 家族（3B、8B、14B），目标是在 AR 和扩散之间自由切换。而 TwoTower 的核心卖点是"适配现有模型"——你手里已经验证过的 30B 模型，直接用，不用重新训练，不用重新测试，不用重新签合同。
社区中有人将 TwoTower 与投机解码做了类比。学术界的 Sangdoo Yun（Naver AI Lab 研究总监）一针见血地总结为："Speculative decoding with heavy draft model without verification"——用重量的草稿模型做投机解码，却不需要验证步骤。这个概括抓住了精髓，但遗漏了一个关键点：TwoTower 的扩散塔不是"草稿"，它就是原模型本身——只是被赋予了不同的角色。
在 Reddit 的 r/LocalLLaMA 社区，讨论热度迅速攀升。有人关注能否在消费级硬件上运行（需要两张 GPU，每张约 59GB），有人追问能否拆成四塔甚至十塔，也有人将注意力放在了更根本的问题上——大量社区用户表示，30B 级别模型的速度不是瓶颈，质量才是。对此，AI/ML 开发者兼量化交易员 Indy_triguy（@Indy_triguy）的评论获得了 19 赞："我对 30B 模型的问题不是速度。我用 5090 已经能跑到 110 tokens/s 了。我需要的是一个能写代码写得跟 Sonnet 4.6 一样好的模型。"
这条评论恰好点出了 TwoTower 真正的产业定位：它解决的是吞吐量问题，不是能力天花板问题。在 agent 工作流、批量推理、多轮对话等对延迟敏感的规模化场景中，2.42 倍的吞吐量提升可能比模型多答对一道数学题更有商业价值。
扩散 LLM 的"iPhone 时刻"，可能不是今天
TwoTower 的发布让扩散语言模型这个方向向前迈了一大步。此前，这个领域的最大障碍之一是：即便扩散模型能在图像生成中碾压 AR，在文本生成中却始终打不过——因为语言比像素稀疏得多，每步去噪的信息增益远低于 AR 的逐 token 预测。NVIDIA Research 的贡献在于绕开了这个困境：不再试图让扩散模型本身变得更强，而是让扩散"寄生"在一个已经足够强的 AR 模型上。
但反过来看，TwoTower 也暴露了扩散 LLM 当前的真实状态：它仍然需要 AR 模型做骨架，仍然需要 AR 模型维护上下文，在 AR 模型的质量边界之内做加速。这距离"扩散 LLM 成为独立范式"还有相当长的路。
回到开头那个问题——LLM 推理有没有第三条路？TwoTower 给出的答案是：有，但第三条路不是替代前两条，而是在前两条的交叉点上开辟了一个新选项。对于那些已经部署了大型自回归模型、对延迟敏感但又不愿忍受质量下降的团队来说，这个选项可能恰恰是他们等了很久的。
参考链接：
- arXiv 论文：
- HuggingFace 模型页：
- HuggingFace 合集：
- NVIDIA 官方推文：
- 前期工作：
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