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Diffusion im Unternehmen: Tempo gegen Qualität
Über 1.000 Tokens pro Sekunde klingen nach einem klaren Fortschritt. Doch dasselbe Modell löst in einem Mathematiktest 19 Prozentpunkte weniger als sein langsameres Gegenstück 2. Diffusion ist deshalb ein Tausch: Tempo gegen Qualität.
Was Diffusion macht
Das Modell startet mit Zufall und entfernt das Rauschen Schritt für Schritt 1. Bei Text entwirft es mehrere Wortstücke gleichzeitig und verbessert sie, statt wie ein LLM Wort für Wort zu schreiben.
Google zeigt den Preis
| Test | DiffusionGemma | Gemma 4 |
|---|---|---|
| Tempo | bis 4-mal schneller | Vergleichswert |
| MMLU Pro (Wissen) | 77,6 % | 82,6 % |
| AIME 2026 (Mathematik) | 69,1 % | 88,3 % |
Google rät selbst: Wer höchste Qualität braucht, bleibt beim normalen Modell 2.
Wo sich das für Firmen lohnt
Bilder für Marketing und Produkte sind der erprobte Fall. Prüfen Sie dort vor allem Nutzungsrechte und Marke.
Bei Text lohnt ein Test überall dort, wo Menschen auf eine Antwort warten und kleine Fehler nicht schaden: Autovervollständigung, Vorschläge im Support, Zwischenschritte in Agenten. Für Verträge, Zahlen und Kundenzusagen nehmen Sie weiter ein LLM.
Noch schneller will NCM werden, aber das ist noch Forschung.
Literaturverzeichnis
1. Ho, Jain, Abbeel: Denoising Diffusion Probabilistic Models, 2020, arXiv:2006.11239.
2. Google: DiffusionGemma, 10.06.2026, und Model Card. https://blog.google/innovation-and-ai/technology/developers-tools/diffusion-gemma-faster-text-generation/ und https://ai.google.dev/gemma/docs/diffusiongemma/model_card
3. Inception: Introducing Mercury 2. https://www.inceptionlabs.ai/blog/introducing-mercury-2
4. OpenRouter: Mercury 2, abgerufen 01.11.2026. https://openrouter.ai/inception/mercury-2