이산 확산 언어 모델 (discrete diffusion language models, dLLMs)을 포함하는 순서 불가지론적 언어 모델 (Order-agnostic language models, OALMs)은 임의의 조건부 집합 (conditioning sets) 하에서 마스킹된 토큰을 예측하도록 학습되며, 이를 통해 추론 시 임의의 공개 순서 (reveal orders)에 따라 시퀀스를 생성하거나 점수를 매길 수 있습니다. LLaDA-2.1에서 우리는 세 가지 발견을 보고합니다. 첫째, 학습된 조건부 확률 (conditionals)은 일관된 결합 분포 (joint distribution)의 정확한 인수분해 (factorizations)가 아닙니다. 공개 순서만 변경해도 타겟 로그 가능도 (target log-likelihood)가 토큰당 최대 0.49 nats까지 변화하며, 따라서 가능도 (likelihood)만으로는 콘텐츠의 난이도와 경로 의존적 아티팩트 (path-dependent artifacts)가 혼재됩니다. 둘째, 신뢰도 우선 (confidence-first, CF) 디코딩은 순서 불가지론적이지만, 콘텐츠 토큰에 대한 공개 순서는 왼쪽에서 오른쪽으로 (left-to-right, L2R) 방식과 유사합니다. 셋째, 우리는 신뢰도 추적 (confidence trace)의 형태에 기반한 보완적인 진단 방법을 제안합니다. 균등 확산 정리 (uniform-spreading theorem)에 따르면, 총 가능도가 고정되었을 때 단계별 신뢰도가 균등하게 확산될 때 타겟 복구 가능성 (target recoverability)이 극대화됩니다. 이로 인해 발생하는 편차는 디코딩 경로를 비교하기 위한 진단 도구로서 $\mathrm{Var}(\log q_t)$를 사용하도록 동기를 부여합니다. C4 및 4개의 다운스트림 벤치마크 전반에 걸쳐, 낮은 분산 (low variance)은 구조화된 경로와 무작위 순서를 구분하며, 분산은 다운스트림 정확도와 일관되게 연관되어 있습니다. 이러한 결과는 OALM 디코딩 경로를 비교할 때 평균 신뢰도 (mean confidence)와 신뢰도 분산 (confidence variance)을 함께 보고할 것을 뒷받침합니다.