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机器之心编辑部

今年，文本生成领域迎来了从自回归（Auto-Regressive）向扩散语言模型（Diffusion LM）的重要范式转变。然而，长序列训练的不稳定性一直是制约扩散模型发展的核心痛点。上下文窗口限制使得模型在处理复杂的数学推理、编程任务，尤其是需要深度推理的「慢思考」场景时，显得捉襟见肘。

华为近日正式发布 openPangu-R-7B-Diffusion，基于openPangu-Embedded-7B 进行少量数据（800B tokens）续训练，成功将扩散语言模型的上下文长度扩展至 32K

在「慢思考」能力的加持下，该模型在多个权威基准中创下了 7B 参数量级的全新 SOTA 纪录：

多学科知识（MMLU-Pro）：超越 16B 参数量的 LLaDA 2.0-mini-preview22%数学推理（MATH）：得分，大幅领先同类模型。代码生成（MBPP）：得分，展现出卓越的逻辑泛化能力。

Base模型链接：https://ai.gitcode.com/ascend-tribe/openPangu-7B-Diffusion-Base慢思考模型链接：https://ai.gitcode.com/ascend-tribe/openPangu-R-7B-Diffusion

接下来，我们将深入解析这款模型背后的技术革新。

1. 架构创新：

前文因果注意力掩码，自回归到 BlockDiffusion 的无缝迁移

openPangu-R-7B-Diffusion 在注意力机制上并未沿用传统扩散模型（如 LLaDA）的全注意力（Full Attention），也未采用 SDAR 或 Fast-dLLMv2 的分块掩码（Block Attention），而是创新性地融合了自回归的前文因果注意力掩码（Causal Attention Mask）。

这一设计从根本上解决了架构适配难题：

消除适配壁垒：以往将自回归模型适配至扩散模型，往往需要 Attention Mask Annealing 或 Shift Operation 等复杂操作来弥合差异。而 openPangu-R-7B-Diffusion 通过保留前文的因果注意力特性，使得模型仅需从「预测 Next Token」转变为「预测 Next Block 中的 Mask Token」，极大地降低了适配成本。兼容性最大化：该设计让模型能够自然继承自回归模型的预训练知识，为长窗口训练打下坚实基础。

2. 训练与推理：双模式解码与效率倍增

在训练策略上，openPangu-R-7B-Diffusion 延续了 BlockDiffusion 的思路（拼接带掩码的 Block 与无掩码的 Context），但进行了关键优化：

Context 利用率 100%：传统方法往往忽略无掩码 Context 部分的 Loss 计算，导致一半的数据被浪费。openPangu-R-7B-Diffusion 则将这部分数据用于标准的自回归 Next Token Prediction 训练。双模式解码：这种训练方式赋予了模型「自回归 + 扩散」的双重解码能力。用户可以通过不同的采样设置，灵活权衡生成质量与速度。极致性能：模型完整保留了变长推理与 KV-Cache 特性。在并行解码模式下，其速度最高可达自回归解码的2.5 倍

可视化实测：亲眼见证「慢思考」与扩散生成的融合

为了更直观地展示 openPangu-R-7B-Diffusion 的工作机制，我们对模型的推理过程进行了可视化处理。

在输入一道经典的数学逻辑推理题（Claire 的煎蛋问题）后，我们可以清晰地观察到扩散语言模型的独特生成方式：模型并非像传统自回归模型那样「逐词蹦出」，而是在 4 个生成步数（Generation Steps）内，并行地将多个 [MASK] 噪声逐步去噪还原为

、Claire、makes 等清晰的语义 Token。

图中首位的Token 尤为关键，它标志着模型正在启动我们前文提到的「慢思考」模式。这种结合了扩散并行生成与深度思维链（Chain-of-Thought）的能力，正是 openPangu-R-7B-Diffusion 能够在数学和编程基准上大幅超越同类模型的核心原因。

结语：开启扩散语言模型的新篇章

openPangu-R-7B-Diffusion 的发布，不仅仅是一个新模型的开源，更是对「扩散模型能否处理复杂长文本」这一难题的有力回应。凭借其创新的因果注意力掩码架构，它成功证明了扩散模型不仅可以「快」（并行解码），更可以「深」（32K 长文与慢思考）。

值得一提的是，openPangu-R-7B-Diffusion 的训练、推理及评测全流程均在昇腾 NPU集群上完成，有力证明了国产算力在以前沿扩散语言模型领域的强劲实力。