模型

QwenDLM-4B

由Qwen3-4B转换而来的扩散语言模型，用于测试扩散LLM加速技术

时间轴 (近 90 天)

10月17日

据作者在Reddit帖子中报告，ORL将QwenDLM-4B每次前向的token数提升最多6.2倍，端到端吞吐提升约6.9倍，HumanEval pass@1从82.9%升到89.6%。

待验证50%

10月17日

在单张H100、相近实测准确率下，QwenDLM-4B + ORL达到1,298 tokens/s，DFlash为746 tokens/s，EAGLE3为405 tokens/s（端到端系统比较：ORL走dlmrt，投机解码走vLLM）。

待验证50%

据作者在Reddit帖子中报告，ORL将QwenDLM-4B每次前向的token数提升最多6.2倍，端到端吞吐提升约6.9倍，HumanEval pass@1从82.9%升到89.6%。

在单张H100、相近实测准确率下，QwenDLM-4B + ORL达到1,298 tokens/s，DFlash为746 tokens/s，EAGLE3为405 tokens/s（端到端系统比较：ORL走dlmrt，投机解码走vLLM）。