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2月18日，在大洋彼岸的马斯克(ke)秀出最新(xin)大模型Grok 3当天，国产(chan)AI公司深度(du)求索（DeepSeek）最新(xin)一篇论文(wen)引发关注，创始人梁文(wen)锋在署名之列，并2月16日提(ti)交到预印本(ben)平台arxiv。
这篇论文(wen)的核心关于NSA(Natively Sparse Attention，原生稀疏注意力)。据DeepSeek，上下文(wen)建模对于下一代语言(yan)模型至关重要，但(dan)标(biao)准(zhun)注意力机制的高计算成本(ben)带来了巨大的计算挑(tiao)战。NSA（稀疏注意力）在提(ti)高效率同(tong)时，为提(ti)高模型能力提(ti)供新(xin)的方(fang)向，实现将算法创新(xin)与硬件对齐的优化相结合，进行高效的长(chang)上下文(wen)建模。
DeepSeek在论文(wen)中介绍，NSA采(cai)用动态分层稀疏策略，将粗粒度(du)标(biao)记压缩与细(xi)粒度(du)标(biao)记选择(ze)相结合，以保(bao)持全(quan)局上下文(wen)感(gan)知和局部精度(du)。通(tong)过两项关键创新(xin)推进稀疏注意力设计：第一，通(tong)过算术强度(du)平衡算法设计实现了显(xian)着的加速，并针对现代硬件进行了实现优化。第二，支(zhi)持端到端训(xun)练，在不牺牲模型性能的情况下减少预训(xun)练计算。
实验表明，使用 NSA 预训(xun)练的模型在一般基准(zhun)、长(chang)上下文(wen)任务和基于指令(ling)的推理中保(bao)持或超过了全(quan)注意力模型。同(tong)时，NSA在64k长(chang)度(du)序列的解码、前向传播和后向传播过程中实现比(bi)全(quan)注意力机制显(xian)著(zhu)的加速，验证其在整个模型生命周期中的效率。
“此次DeepSeek发布(bu)的论文(wen)，可以称为基石更新(xin)。”业内人士向澎湃新(xin)闻记者评论，此前的DeepSeek-R1的瓶颈在于输入上下文(wen)能力方(fang)面相对不足，此次更新(xin)正是解决了原先大模型文(wen)字处理的问(wen)题。从内容(rong)来看，NSA主要针对长(chang)上下文(wen)高速训(xun)练，在长(chang)上下文(wen)情况下，相比(bi)原先的结构有更慢的性能衰减，这导(dao)致长(chang)思维链的 COT 效果会更好，对于复(fu)杂数学推导(dao)非常有价值。
据业内人士分析，DeepSeek此次是剑指大模型最核心的注意力机制。Transformer架构是现有大部分大模型繁荣的基础，但(dan)其核心算法注意力机制存(cun)在先天问(wen)题：为了理解和生成，会阅读文(wen)本(ben)里的每个词，并拿它与其他所有词作比(bi)较，导(dao)致处理文(wen)本(ben)越(yue)长(chang)，技(ji)术就会越(yue)卡，甚至崩溃(kui)。
通(tong)过NSA新(xin)架构，和Transformer原先传统(tong)的注意力机制相比(bi)，准(zhun)确率相同(tong)或更高，处理64k标(biao)记序列时速度(du)可提(ti)高至11.6倍，且训(xun)练更高效，所需算力更少。
值得注意的是，此次论文(wen)作者中，梁文(wen)锋在作者排名中位列倒数第二。而第一作者是袁景阳（Jingyang Yuan）。据公开(kai)信息，袁景阳目前是北京大学硕士研究生，研究领域(yu)包括LLM和AI for Science，目前是DeepSeek的实习生，据袁景阳个人主页，他在去年参与7篇论文(wen)的撰写。
此前，在发布(bu)Grok 3同(tong)时，马斯克(ke)透露(lu)，Grok 3的计算能力是Grok 2的10倍以上，训(xun)练过程累计消耗20万张英伟达GPU。而梁文(wen)锋的训(xun)练思路似(si)乎与马斯克(ke)截然相反，更关注如(ru)何在更少算力消耗下，达到更好的计算效果。
有趣的是，对于马斯克(ke)坚持大力出奇迹的思路，另一家国内大模型独角兽“月之暗面”几乎在同(tong)时提(ti)出挑(tiao)战。
2月18日，就在DeepSeek论文(wen)发布(bu)当天，月之暗面创始人杨植麟也带领团队发布(bu)最新(xin)论文(wen)《MoBA: MIXTURE OF BLOCK ATTENTION FOR LONG-CONTEXT LLMS（直译为“MoBA：面向长(chang)上下文(wen)大语言(yan)模型的块注意力混(hun)合方(fang)法”）》，提(ti)出了与NSA类似(si)的稀疏注意力框架MoBA，并设计了一套可以自由(you)切换全(quan)注意力和稀疏注意力机制的方(fang)式，为已有的全(quan)注意力模型更多的适配空间。
据介绍，MoBA是“一种将混(hun)合专家（MoE）原理应用于注意力机制的创新(xin)方(fang)法”，旨在提(ti)高长(chang)文(wen)本(ben)处理效率。经过Kimi平台验证，MoBA架构能将处理1M长(chang)文(wen)本(ben)的速度(du)提(ti)升6.5倍，将处理10M长(chang)文(wen)本(ben)的速度(du)提(ti)升16倍。
MoBA提(ti)升效率的关键手段在于仅(jin)关注部分键值。Kimi团队把完整的上下文(wen)划分成“块（block）”、让每个查询token自动关注最相关的KV（键值）块，从而实现长(chang)序列数据的高效处理，并提(ti)出一种新(xin)的top-k门控机制，无需额外训(xun)练参数，为每个查询token挑(tiao)选出最相关的“块”，保(bao)证模型的注意力聚焦在包含最有用信息的“块”上。
Kimi团队表示，开(kai)展这项研究的原因在于，在传统(tong)注意力机制中，计算复(fu)杂度(du)随着序列长(chang)度(du)的增加而呈平方(fang)级增长(chang)，阻碍了模型对长(chang)序列的高效处理。MoBA架构能够轻松融入现有模型，不需要高昂(ang)的训(xun)练成本(ben)，并实现与全(quan)注意力模式的无缝切换。
国产(chan)AI竞赛正在日益加剧中。1月20日，中国AI初创公司深度(du)求索（DeepSeek）推出大模型DeepSeek-R1。作为一款开(kai)源模型，R1在数学、代码、自然语言(yan)推理等任务上的性能能够比(bi)肩OpenAI o1模型正式版，并采(cai)用MIT许可协议，支(zhi)持免费商用、任意修(xiu)改和衍生开(kai)发等。春节假(jia)期后，国内多个行业龙头公司均宣布(bu)接入DeepSeek。
2月8日，QuestMobile数据显(xian)示，DeepSeek在1月28日的日活(huo)跃用户数首(shou)次超越(yue)豆包，随后在2月1日突破3000万大关，成为史上最快达成这一里程碑的应用。
DeepSeek的爆发正在重塑中国大模型行业，从过去的“烧钱换估值”转向关注技(ji)术性价比(bi)与商业化闭环。在这个日新(xin)月异(yi)的赛道，由(you)DeepSeek引领的开(kai)源已成为大模型整体潮流(liu)，2月18日，阶(jie)跃星(xing)辰和吉利汽车联合宣布(bu)，将双方(fang)合作的阶(jie)跃两款Step系列多模态大模型向全(quan)球(qiu)开(kai)发者开(kai)源。其中，包含目前全(quan)球(qiu)范围内参数量(liang)最大、性能最好的开(kai)源视频生成模型阶(jie)跃Step-Video-T2V，以及行业内首(shou)款产(chan)品级开(kai)源语音交互大模型阶(jie)跃Step-Audio。