LLaDA
LLaDA是由中国人民大学与蚂蚁集团研究团队共同开发的扩散式文本生成大模型演示平台，核心基于8B参数规模、从零训练的新型扩散语言模型，区别于传统自回归生成逻辑，可实现多场景下的自然语言生成
LLaDA是由中国人民大学与蚂蚁集团研究团队共同开发的扩散式文本生成大模型演示平台，核心基于8B参数规模、从零训练的新型扩散语言模型，区别于传统自回归生成逻辑，可实现多场景下的自然语言生成。平台支持数学推理计算、代码编写生成、多语言翻译、多轮对话交互等核心功能，面向AI研究人员、大模型开发者、语言技术爱好者、学生群体等用户，可用于新型生成模型技术调研、文本生成任务效果测试、跨领域语言应用原型验证等场景，帮助用户直观了解扩散式语言模型的技术特性与实际表现。
- 适用对象
- AI研究人员（扩散模型技术调研场景）
- 主要功能
- 文本生成、数学推理
- 计费方式
- 免费
- 平台
- 网页
- 已收录
- 2026.06.14（141 天）
阅读目录
编辑评测与站内热度
编辑综合评分
满分 5 分
六维指标基于站内真实数据（热度、社区反馈、资料完整度、可达性核验等）综合评估，非用户投票。
全站热度排名
#1970
分类内排名
#43 / 178
累计站内点击
1
近 7 日点击
1
排名与点击为站内真实统计口径，反映 Toolifai 用户行为，非编辑评分。
LLaDA是什么，怎么使用？
约 4 分钟LLaDA是由中国人民大学与蚂蚁集团研究团队共同开发的扩散式文本生成大模型演示平台，核心基于8B参数规模、从零训练的新型扩散语言模型，区别于传统自回归生成逻辑，可实现多场景下的自然语言生成。平台支持数学推理计算、代码编写生成、多语言翻译、多轮对话交互等核心功能，面向AI研究人员、大模型开发者、语言技术爱好者、学生群体等用户，可用于新型生成模型技术调研、文本生成任务效果测试、跨领域语言应用原型验证等场景，帮助用户直观了解扩散式语言模型的技术特性与实际表现。
主要功能
- 文本生成：用户只需在输入框中填写自然语言提示词，选择生成参数后提交请求，模型将通过扩散式生成逻辑输出对应内容，区别于传统自回归模型逐字生成的模式，可在生成过程中同步调整内容逻辑，输出文本的上下文连贯性与信息完整性表现优秀，适合各类通用文本创作场景。
- 数学推理：用户可输入包含初等数学、高等数学等不同难度的数学问题，无需额外格式标注，模型可自动梳理题目逻辑、拆解计算步骤，最终输出完整的解题过程与结果答案，覆盖应用题、证明题、计算题等多种题型，可用于辅助数学学习、解题思路验证等场景。
- 代码生成：用户输入代码需求描述，包括功能说明、编程语言要求、运行环境限制等信息，模型可快速输出对应代码片段，同时附带代码注释与运行说明，覆盖Python、Java、C++等常见编程语言，支持小工具脚本、算法实现、业务功能模块等不同类型的代码生成需求。
- 多语翻译：用户输入待翻译的源语言文本，指定目标翻译语种，支持中文、英文、日文、韩文等十余种主流语言的互译，覆盖日常对话、专业文献、商务文书等不同文体的翻译场景，输出内容兼顾语义准确性与表达自然度，可满足常规跨语言信息交互需求。
- 多轮对话：用户可与模型进行连续多轮交互，平台会自动保留对话上下文信息，后续提问无需重复描述前置背景，模型可结合历史对话内容给出针对性回应，支持知识咨询、日常聊天、方案讨论等多种对话场景，交互逻辑符合日常交流习惯。
- 参数自定义：用户可根据自身需求调整生成温度、最大生成长度、扩散步数等核心参数，不同参数设置可对应不同的生成风格与效果，比如调低温度可提升输出内容的确定性，调高温度可增加内容的创新性，方便用户测试不同参数下的模型表现差异。
怎么使用
- 第一步，打开LLaDA演示平台首页，浏览页面中的模型介绍信息，了解扩散式语言模型的基本技术特性与支持的功能范围，确认自身需求与平台功能匹配。第二步，在页面的输入框中填写对应需求的提示词，若为多轮对话场景可基于上下文直接补充提问，提示词尽量清晰描述需求细节，提升生成内容匹配度。第三步，根据自身需求调整生成参数，包括生成温度、最大生成长度、扩散步数等，无特殊需求可使用平台默认参数设置，无需额外调整。第四步，确认输入内容与参数无误后，点击提交按钮等待模型处理，处理过程中页面会显示加载状态，请勿重复点击提交按钮避免重复请求。第五步，生成结果输出后可查看内容，若结果不符合预期可调整提示词或参数后重新提交，多轮对话场景可继续输入后续问题，延续交互流程。
适合什么人群
- AI研究人员（扩散模型技术调研场景）
- 大模型开发者（新型生成方案验证场景）
- 计算机专业学生（大模型技术学习场景）
- 数学学习者（解题思路参考场景）
- 初级开发者（代码片段生成场景）
- 翻译从业者（辅助翻译效率提升场景）
总结
该平台是扩散式文本生成模型的代表性演示站点，核心模型由国内高校与企业联合研发，8B参数规模从零训练的技术路径，也让其区别于多数基于现有底座微调的同类模型。不同于常见的自回归大模型逐字生成的逻辑，扩散式生成的模式在内容修改、局部调整等场景下具备独特的技术潜力，平台开放的多类功能测试入口，也让非专业背景的用户也能直观感受到不同生成范式的差异。目前平台提供的功能覆盖了通用大模型的主流应用场景，测试过程中可以明显感受到其在数学推理、长文本生成等任务上的表现特点，对于想要了解大模型技术新方向的用户来说，是一个值得体验的演示平台。同时平台没有设置复杂的访问门槛，打开即可快速测试功能，对于普通用户了解大模型技术的多元发展路径也有一定的科普价值。
价格与免费额度
当前平台为公开演示版本，所有基础功能均免费开放，无需付费即可体验文本生成、数学推理、代码生成、多语翻译、多轮对话等全部演示功能，免费版单次生成的最大长度设置为2048token，无每日使用次数的明确限制。目前该平台暂未推出商用付费版本，模型主要用于技术展示与学术交流，适合所有想要体验扩散式语言模型能力的用户免费使用，后续若推出商用版本，相关定价信息会在官方渠道同步更新。
优点与不足
优点
- 采用扩散式生成逻辑，区别于传统自回归模型，生成过程可灵活调整内容，适合需要局部修改的文本生成场景
- 支持数学推理、代码生成、多语翻译、多轮对话等多类任务，覆盖主流语言模型应用场景
- 提供生成参数自定义功能，用户可调整温度、扩散步数等参数，测试不同配置下的生成效果
- 无复杂访问门槛，无需登录即可使用基础演示功能，用户可快速体验模型能力
不足
- 目前仅为演示版本，生成长度存在限制，无法支持超长文本的生成需求
- 访问依赖网络环境，部分地区加载速度较慢，偶尔会出现请求超时的情况
- 专业领域知识库覆盖有限，部分垂直行业的专业问题回答准确性有待提升
- 暂不支持生成内容的导出功能，用户需要手动复制保存生成结果
能帮你做的 8 件事
- 01文本生成
- 02数学推理
- 03代码生成
- 04多语翻译
- 05扩散大模型场景的常用方案
- 06文本生成场景的常用方案
- 07AI研究人员（扩散模型技术调研场景）的日常效率工具
- 08零成本体验完整核心功能
更新历史
- LLaDA 收录进 Toolifai 目录
- 页面资料核验与信息更新
常见问题
LLaDA和常见的自回归大模型有什么区别？
传统自回归大模型采用逐字顺序生成的模式，生成过程中一旦前面的内容出现错误，后续内容容易出现偏差，且难以对已生成的内容进行局部调整。而LLaDA基于扩散模型架构，生成过程是从随机噪声逐步迭代优化为完整文本，过程中可以对内容的不同部分进行同步调整，在需要修改局部内容、生成逻辑更灵活的场景下具备技术优势，二者属于不同技术路径的语言生成模型，适合的应用场景也存在差异。
LLaDA的训练数据包含哪些类型的内容？
LLaDA是8B参数规模的大模型，完全从零开始训练，训练数据覆盖通用文本、数学题集、代码库、多语言平行语料、对话数据等多个领域的公开合规数据集，训练过程中经过了多轮数据清洗与质量过滤，以保障模型在不同任务上的表现能力。目前官方未公开训练数据的具体规模与详细来源，后续相关技术论文会披露更多训练细节，用户可关注研究团队的公开学术成果获取更多信息。
LLaDA支持商用吗？
目前公开的演示站点仅用于技术展示与学术交流目的，暂未开放商用授权，个人用户可免费使用演示功能进行非商用的体验与测试。若企业或开发者有商用需求，可联系研发团队中国人民大学与蚂蚁集团的相关对接渠道，咨询模型的商用授权政策与合作方式，未经授权的商用使用可能会涉及知识产权相关问题，建议有商用需求的用户提前沟通确认相关权限。
为什么生成的结果偶尔会出现事实错误？
LLaDA作为大语言模型，生成内容基于训练数据学习到的规律输出，训练数据的覆盖范围与时效性会直接影响内容的准确性，对于训练数据中未覆盖的冷门知识、时效性较强的信息，可能会出现事实偏差的情况。同时扩散式生成模型目前仍处于技术发展阶段，在事实准确性的控制上还在持续优化，用户若用于对信息准确性要求较高的场景，建议对生成内容进行人工核验，避免直接使用未验证的内容。
是否可以下载LLaDA的模型权重进行本地部署？
目前演示平台仅提供在线体验功能，官方暂未公开8B参数版本的模型权重，普通用户暂时无法下载进行本地部署。研发团队会根据技术迭代进度与开源规划，考虑后续是否开放模型权重，相关信息会在官方项目页面同步更新，关注该模型的用户可定期查看项目主页的公告，获取最新的开源相关动态。
LLaDA支持哪些语言的生成？
LLaDA在训练过程中纳入了多语言语料，目前支持中文、英文的高质量生成，同时支持日文、韩文、法文、西班牙文等十余种主流语言的基础生成与翻译任务。其中中文和英文的生成效果出色，覆盖日常交流、专业内容生成等多类场景，小语种的支持目前主要满足基础的翻译与简单交互需求，后续模型迭代会进一步提升小语种的生成表现，覆盖更多语言的使用场景。
开始使用 LLaDA
从官方入口了解最新功能与使用方式。
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