导言
判断并行能力不能只搜索配置名。一个并行轴至少要经过 配置校验、process group/device mesh、模型计算、loss/backward 和目标训练流程，才能算后端支持。
截至本文固定的 verl commit，结论最明确的一项是：原生 FSDP2 支持 Ulysses Sequence Parallel（USP），但不支持 Expert Parallel（EP）和 Context Parallel（CP）。如果希望 FSDP2 同时使用 EP，应选 VeOmni；如果需要 TP、PP、EP、CP 的完整模型并行组合，应选 Megatron。
导言
dLLM 的核心变化不是把 LLM 外面套一层 diffusion 名字，而是把语言生成从 left-to-right next-token prediction 改成 masked denoising over a token canvas。这会连带改变 SFT 的数据变换、loss 位置、attention mask、采样器，以及 RL 中最敏感的 logprob 对齐方式。
本文基于 2026-06-25 对 inclusionAI/dFactory、ZHZisZZ/dllm 和 ByteDance-Seed/VeOmni 的源码调研，回答三个工程问题：dLLM 相对传统 LLM 原理有何不同，SFT/RL 代码流程如何变化，以及如果迁移到传统 SFT 仓 VeOmni，大概需要补哪些模块。