University of Wisconsin-Madison（威斯康星大学麦迪逊分校）

ParallelBench: Understanding the Trade-offs of Parallel Decoding in Diffusion LLMs

ParallelBench: 理解扩散大语言模型中并行解码的权衡

Wonjun Kang, Kevin Galim, Seunghyuk Oh, Minjae Lee, Yuchen Zeng, Shuibai Zhang, Coleman Hooper, Yuezhou Hu, Hyung Il Koo, Nam Ik Cho, Kangwook Lee

机构 * FuriosaAI ； UW-Madison（威斯康星大学麦迪逊分校） ； Microsoft Research（微软研究院） ； UC Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Seoul National University（首尔国立大学） ； KRAFTON ； Ludo Robotics Project（Ludo机器人项目） 纠错

AI总结 针对扩散LLM并行解码导致生成质量下降的问题，通过信息论分析和合成实验揭示其根本限制，并提出首个专门基准ParallelBench，系统评估发现并行解码在现实任务中质量损失严重，且现有策略无法根据任务难度调整并行度。

Comments Accepted at ICLR 2026. Project Page: https://parallelbench.github.io