DFlash 2

DFlash 2 是 Inco AI 在 2026 年 8 月 18 日发布的 DFlash 升级版：用块扩散草稿模型做推测解码。它不是独立聊天模型。小草稿模型一次前向猜一整块 token，目标模型再整块校验。贪心解码与目标模型完全一致；采样则保持目标分布。官方说明：inco.ai/blog/dflash2。权重在 huggingface.co/collections/incoai/dflash-2，另有 z-lab 镜像。Qwen3.8-27B 草稿卡上的协议是 Apache 2.0。Qwen3.8-27B 草稿大约 20 亿参数，Muse Glimmer 草稿大约 30 亿。

r/LocalLLaMA 当天就把 DFlash 2 当成新闻：Qwen3.8-27B 和 Muse Glimmer 两套权重，还有人拿 vLLM、llama.cpp 实测。本页来自这条热帖。

核心功能

• 一次前向起草整块：块内每个位置并行预测，不再一个 token 一个 token 草稿。
• 路径选择器：每个位置保留 top 16 候选，给相邻对打分，让整块连贯。Inco 在 Qwen3-4B GSM8K 设定下报告选择器大约 +200 万参数、周期延迟 +0.6%。
• 局部卷积：两拍动态卷积压后缀衰减，不必上 15 层骨干。Inco 报告这部分大约 +3% 参数、周期延迟 +0.7%。
• 无损校验：留下的 token 就是目标模型的 token。
• 当天能跑的引擎：博客写了 SGLang、vLLM PR、llama.cpp PR，以及 oMLX 构建。上生产前请再核对 PR 号。

复核过的规格

加速比是厂商在一张 H200 上测的。我们没有复现。

适用场景

• 本地跑 Qwen3.8-27B：不想改答案，只想每次校验多吐几个 token。
• 伺候 Muse Glimmer：替换 Meta 随模型带的第一代 DFlash 草稿。
• Agent 长循环：工具调用把解码时间烧穿。DFlash 2 冲的是这张账单，不是聊天框。

限制：引擎若还没有 DFLASH / draft-dflash 路径，权重放着没用。博客里的 vLLM 是 PR 52816，llama.cpp 是 PR 27342，都还在动。

定价

权重免费。你付的是 GPU 和目标模型。博客没有列出 Inco SaaS 席位。若只想买便宜解码，去看 DeepSeek V4 Flash 的 API 价，不要给 DFlash 2 编一个月费。

快速开始

1. 读 DFlash 2: Keep Drafting Parallel。
2. 下载 Qwen/Qwen3.8-27B 和 incoai/Qwen3.8-27B-DFlash2。
3. 用 SGLang 启动，加上 --speculative-algorithm DFLASH 和 --speculative-draft-model-path incoai/Qwen3.8-27B-DFlash2。
4. 先在自己的提示词上测接受长度，再信 H200 那张表。

常见问题

能单独拿 DFlash 2 聊天吗？

不能。模型卡写明它不是独立语言模型。

会改 Qwen3.8-27B 的答案吗？

贪心解码完全一致。采样按 Inco 的说法保持目标分布。

和 DSpark 是一回事吗？

不是。DSpark 是另一套社区草稿。Inco 的 Qwen3.8-27B 表上，DFlash 2 的接受长度高于 MTP 和 DSpark。

替代方案

• Qwen3.8-27B 自带 MTP：不用额外草稿，Inco 表上接受长度更低。
• Muse Glimmer 官方 DFlash：Meta 的第一代草稿；DFlash 2 是升级。
• DeepSeek V4 Flash：不想本地伺候 27B，直接买 token。

使用技巧

1. 先用块大小 8（每次 7 个草稿 token），才能和公开表对齐。
2. 写安装脚本前再核对 vLLM / llama.cpp 的 PR 号。
3. 不要把「DFlash 系列截至 2026 年 8 月下载超过 350 万」写成 DFlash 2 自己的指标。

总结

如果你已经在伺候 Qwen3.8-27B 或 Muse Glimmer，DFlash 2 就是 LocalLLaMA 那天在等的草稿。目标和草稿一起装，自己测。若你要的是聊天模型，去开 Qwen 那页。