据AndrewYNg称，Inception Labs的扩散LLM展现出令人印象深刻的推理速度，把扩散式语言模型确立为自回归LLM的有力替代方案。根据Andrew Ng在推文中的报道，由Stefano Ermon团队主导的研究显示，扩散解码可通过并行化生成降低延迟，从而减少推理成本并支持实时交互等应用，包括企业摘要与高吞吐内容生成。依据AndrewYNg的评价，这一速度优势为超低延迟对话、算力受限的端侧助手，以及成本更优的批量生成带来机会，前提是其质量指标达到或超过团队披露的自回归基线。