10 月 29 日上午，扩散智能发布扩散语言模型 Clover-35B-A3B-Preview，采用 MoE 架构，总参数 350 亿，每个 token 激活约 30 亿参数，支持思考模式。这家团队此前的主力模型是 Dream 7B，参数 70 亿，这次一步推到 350 亿，官方说法是规模涨上来之后速度并没有跟着变慢。
49 个网页任务中位 1.52 秒
对比数据来自网页 Agent 评测 WindTunnel，49 个任务、每个任务尝试 3 次，Clover 的中位执行时间是 1.52 秒，主打快速决策的 Jev 加 Mercury 2.5 组合为 3.21 秒，用时不到一半。尝试成功率 98.6%，对照组是 95.9%。官方演示里，模型思考约 1 秒、总共 4 到 5 秒就生成了一个可交互的太阳系模拟器，把一堆简历信息整理成 LaTeX 代码也只用了十来秒。
工具调用和代码基准同时给出
Agent 侧，团队公布的 τ³ Overall 为 65.3，BFCL-v4 为 67.9。演示中它通过 WebMCP 连续处理开票、课程报名、金额汇总、活动状态查询、客户信息与发票信息六项任务，购物场景里能按款式、颜色、尺码找货、加购、填访客信息并走完测试结账。代码侧，SWE-bench Verified 拿到 73.6，Terminal-Bench 2.1 拿到 51.7，可以和GPT-6.1 Terra 的终端基准 50.3 分放在一起看。
扩散路线过去的短板在工具调用格式容易出错、同一步骤反复试探，这次的改进点是拿到工具反馈后能继续往下走，不再原地打转。类似路线本站拆过 Hy-Nomas 世界模型，同样是绕开自回归逐 token 解码的思路。
对做智能体的团队来说，这个模型的价值点不在参数量本身。扩散方式能并行生成多个 token，工具调用一旦可以稳定串联，单步往返的等待时间就会被压掉，落地到客服、运维、报表这类高频短任务的收益更直接。官方目前尚未公布开源许可与推理部署方案，价格与上下文长度也未同步披露。
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