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　　在选择基座模型之前，实验首先关注 ModernBERT 这一近期提出的 BERT 变体。相比原始 BERT 的 512-token 上下文窗口，ModernBERT 将上下文长度显著扩展至 8,192 tokens，并在多个非生成式基准任务上表现更优。因此，实验的核心问题是：这些改进是否能够在生成式训练场景中带来实际收益？为此，实验采用离散扩散语言建模，在 Wikitext-103-v1 数据集上进行了预训练测试。结果显示，在一众对比的模型中，ModernBERT 达到了最低的训练 loss，表明它在生成式训练中同样具备优势。基于这一表现，我们选定 ModernBERT 为后续离散扩散训练与指令微调的主要基座模型。

　　在探索扩散式训练路径时，实验首先尝试在更大规模的语料库（OpenWebText）上对 ModernBERT 进行离散扩散语言建模预训练。然而，与在 Wikitext-103-v1 上的训练效果不同，模型在 OpenWebText 上的训练 loss 并未出现显著下降。这一结果表明，ModernBERT 的原始 MLM 预训练已经提供了大量语言与世界知识，对相似语料进行额外的 MDLM 预训练可能收益有限。

　　在多项主流评测任务上，对 ModernBERT 系列模型进行了系统测试，包括 LAMBADA（语言理解）、GSM8K（数学推理）以及 CEVAL-valid（中文知识测评）。结果显示，ModernBERT-base-chat-v0（0.1B）与 ModernBERT-large-chat-v0（0.4B）在各项指标上均表现稳定，其中 large 版本的整体性能已接近 Qwen1.5-0.5B。值得注意的是，ModernBERT-base-chat-v0 仅使用约四分之一规模的参数（0.1B），便能够生成流畅自然的语言，这进一步说明扩散式训练在小模型规模下依然具备竞争力。