Clover, LLM a diffusione da 35B

• DiffuSpace, nata da membri del team di Dream 7B (gruppo NLP dell'Università di Hong Kong), rilascia Clover-35B-A3B-Preview: secondo l'azienda il primo modello di linguaggio a diffusione (dLLM) open-weight pronto per la produzione. È un MoE con 35B parametri totali e 3B attivi, contesto da 128K e modalità thinking
• Invece di scrivere un token alla volta genera blocchi di testo in parallelo e li rifinisce. Parte da Qwen3.6-35B-A3B, con l'architettura Gated DeltaNet ridisegnata per la diffusione a blocchi
• Benchmark dichiarati: 73,6 su SWE-bench Verified, 51,7 su Terminal-Bench 2.1 e 65,3 su τ³, primo in tutti e 6 test agentici del confronto con LLaDA2.2 flash, Mercury 2.5 e Qwen3.6/3.5-35B-A3B. Nei loro test Qwen3.6 fa 65,8 su SWE-bench Verified (Qwen dichiara 73,4); su AIME 2026 e HLE Clover resta sotto Qwen
• Velocità: 680 token/s su una sola GB300 in BF16 (batch 1, carichi agentici interni); su H200 515 token/s contro i 365 di Qwen accelerato con DFlash2. In INT4 gira su una RTX 5070 Ti da 16 GB a 101,8 token/s su MATH-500
• Licenza Apache 2.0, pesi su Hugging Face e ModelScope; il supporto a SGLang e llama.cpp è in pull request ancora aperte. In arrivo un modello per decisioni strutturate, un harness per agenti e un client desktop per il coding

Fonti

• Blog ufficiale DiffuSpace
• Modello su Hugging Face
• Repo GitHub
• Annuncio su X
• Post X segnalato