vladimirrott/mojo-dllm은 확산 언어 모델 LLaDA-8B와 Dream-7B를 로컬에서 실행하는 Mojo 구현이다. FACTS에 기록된 최신 릴리스는 v0.1.0이다. 제공된 자료에는 이 버전에서 새로 추가되거나 변경된 항목이 따로 제시되지 않았다. 저장소 설명과 README 요약에 따르면, 이 구현은 양자화된 GGUF 파일을 읽어 모델의 반복 생성 과정을 수행한다.
GGUF는 모델 가중치를 담는 파일 형식으로, 이 저장소는 GGUF 판독부터 토크나이저, 행렬 연산, GPU 커널, 트랜스포머와 반복 생성까지 추론 경로를 Mojo로 구성한다. LLaDA-8B와 Dream-7B를 CPU 또는 NVIDIA GPU에서 실행할 수 있으며, 실행 중 Python은 필요하지 않다. 모델과 토크나이저 모듈에 대응하는 테스트도 트리에 포함돼 있다. Apache-2.0 라이선스의 구현으로, 확산 언어 모델의 로컬 추론 경로를 Mojo로 다룬다는 점이 핵심이다.
성능 자료는 조건을 따져 읽어야 한다. README의 비교에는 서로 다른 하드웨어와 모델, 측정 절차가 포함돼 있어 수치를 직접 비교하기 어렵고, 벤치마크 결과도 독립적으로 재현되지 않았다. 따라서 저장소가 실행 경로와 테스트를 제공한다는 사실은 확인할 수 있지만, 제시된 비교 수치만으로 실제 성능을 판단하기는 어렵다.