像让几名助手同时续写一句话：速度快了，但后写的位置不知道前面刚写了什么，整段就容易接不上。大模型的块并行起草也有这个问题。DFlash能一次提出一整块候选词元，却缺少块内明确的前后依赖；候选随后还要交给主模型集中核对，接不上的部分会被拒绝，省下的时间也随之缩水。
DeLS-Spec的做法是拆开职责：保留现成的DFlash，让它作为“长上下文专家”理解完整前文；另加一个轻量的local head（局部预测头），只依据当前候选块里已经起草的词元，补上因果条件——预测后文时只能参考此前内容。推理时，两边给出的词元概率再合并。关键在于，这个局部头可用普通文本和标准的下一词元预测任务单独训练，不需要与主模型或DFlash联合训练，也不必重训DFlash骨干。
作者称，在Qwen3的数学、代码和对话测试中，DeLS-Spec相较DFlash都提高了加速比和平均接受长度。不过现有材料未给出具体幅度；眼下更值得注意的是它的模块化思路：用便宜的短上下文修补局部连贯性，把昂贵的长上下文计算留给真正需要全局信息的部分。