LLaDA2.2
蚂蚁开源的千亿参数Agentic扩散语言模型
LLaDA2.2 是蚂蚁集团 inclusionAI 团队开源的大规模扩散语言模型，采用 MoE 架构，原生支持 128K 上下文。它首次将 Levenshtein 编辑（KEEP/SUBSTITUTE/DELETE/INSERT）与面向环境反馈的强化学习 L-EBPO 整合进扩散模型，使模型在并行生成过程中能自我增删、动态纠错，并通过 BlockRouting 降低长上下文推理成本，可胜任长程 Agent 任务与代码生成
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2026-07-16
未收录
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工具功能
这个工具能做什么、适合谁用，以及目前已识别的核心能力。
工具简介
LLaDA2.2 是蚂蚁集团 inclusionAI 团队开源的大规模扩散语言模型，采用 MoE 架构，原生支持 128K 上下文。它首次将 Levenshtein 编辑（KEEP/SUBSTITUTE/DELETE/INSERT）与面向环境反馈的强化学习 L-EBPO 整合进扩散模型，使模型在并行生成过程中能自我增删、动态纠错，并通过 BlockRouting 降低长上下文推理成本，可胜任长程 Agent 任务与代码生成
核心功能
价格信息
暂无可验证价格信息暂无足够准确的价格信息。
基础信息
- 更新频率
- 近 7 天暂无收录动态
- 最近更新
- 2026-07-16
- 覆盖行业
更新日志
按时间记录功能更新、版本发布、新工具入库等重要变化。
- 2026-07-16开源
蚂蚁 inclusionAI 开源 LLaDA2.2-flash：全球首个大规模 Agentic 扩散语言模型，千亿参数 MoE 架构，原生 128K 上下文。首次将 Levenshtein 编辑（增删改）与环境反馈强化学习 L-EBPO 集成进扩散模型去噪过程，实现边生成边纠错；BlockRouting 降低推理成本，吞吐量达同档自回归模型 Ling-2.6-flash 的 1.64 倍，七大 Agent 基准平均分差距缩小至 2 分以内，并在 τ²-Bench、PinchBench、MCP-Atlas 上反超。
LLaDA2.2 常见问题
关于 LLaDA2.2 的定位、核心功能、价格与最近更新。
LLaDA2.2 是什么？
LLaDA2.2 是蚂蚁集团 inclusionAI 团队开源的大规模扩散语言模型，采用 MoE 架构，原生支持 128K 上下文。它首次将 Levenshtein 编辑（KEEP/SUBSTITUTE/DELETE/INSERT）与面向环境反馈的强化学习 L-EBPO 整合进扩散模型，使模型在并行生成过程中能自我增删、动态纠错，并通过 BlockRouting 降低长上下文推理成本，可胜任长程 Agent 任务与代码生成。
LLaDA2.2 有哪些核心功能？
LLaDA2.2 当前已核验的核心功能包括：代码生成、智能体、长文本处理。
LLaDA2.2 如何收费？
AI Equal 当前没有收录 LLaDA2.2 的可验证价格信息。
LLaDA2.2 最近有什么更新？
2026-07-16：蚂蚁 inclusionAI 开源 LLaDA2.2-flash：全球首个大规模 Agentic 扩散语言模型，千亿参数 MoE 架构，原生 128K 上下文。首次将 Levenshtein 编辑（增删改）与环境反馈强化学习 L-EBPO 集成进扩散模型去噪过程，实现边生成边纠错；BlockRouting 降低推理成本，吞吐量达同档自回归模型 Ling-2.6-flash 的 1.64 倍，七大 Agent 基准平均分差距缩小至 2 分以内，并在 τ²-Bench、PinchBench、MCP-Atlas 上反超。