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2月18日，在大(da)洋彼(bi)岸的马斯克(ke)秀出最新大(da)模型Grok 3当天，国产AI公(gong)司深度求索（DeepSeek）最新一篇论(lun)文引(yin)发关注，创始人梁文锋在署名(ming)之列，并2月16日提交(jiao)到预印本平(ping)台arxiv。
这篇论(lun)文的核心关于NSA(Natively Sparse Attention，原(yuan)生稀疏注意力)。据(ju)DeepSeek，上(shang)下文建模对于下一代语言模型至关重要，但标准注意力机制的高(gao)计(ji)算成(cheng)本带来了(le)巨大(da)的计(ji)算挑战。NSA（稀疏注意力）在提高(gao)效率同时，为提高(gao)模型能力提供新的方向，实现将算法创新与硬件对齐的优化相结合，进行高(gao)效的长上(shang)下文建模。
DeepSeek在论(lun)文中介绍，NSA采用动(dong)态分层稀疏策(ce)略，将粗粒度标记压缩(suo)与细粒度标记选择(ze)相结合，以保持全局上(shang)下文感知和局部精度。通过两项关键创新推进稀疏注意力设计(ji)：第一，通过算术(shu)强度平(ping)衡算法设计(ji)实现了(le)显着的加速，并针(zhen)对现代硬件进行了(le)实现优化。第二，支持端到端训练，在不牺牲模型性能的情况(kuang)下减少预训练计(ji)算。
实验表(biao)明，使用 NSA 预训练的模型在一般(ban)基准、长上(shang)下文任务(wu)和基于指令(ling)的推理中保持或(huo)超过了(le)全注意力模型。同时，NSA在64k长度序列的解码、前向传播和后向传播过程(cheng)中实现比全注意力机制显著的加速，验证其在整个(ge)模型生命周期中的效率。
“此次(ci)DeepSeek发布的论(lun)文，可以称为基石更新。”业内人士向澎湃新闻记者评(ping)论(lun)，此前的DeepSeek-R1的瓶颈在于输入上(shang)下文能力方面相对不足，此次(ci)更新正是(shi)解决了(le)原(yuan)先(xian)大(da)模型文字处理的问(wen)题。从内容来看，NSA主要针(zhen)对长上(shang)下文高(gao)速训练，在长上(shang)下文情况(kuang)下，相比原(yuan)先(xian)的结构(gou)有更慢的性能衰(shuai)减，这导致长思维链的 COT 效果会更好，对于复杂数学(xue)推导非常(chang)有价值。
据(ju)业内人士分析，DeepSeek此次(ci)是(shi)剑(jian)指大(da)模型最核心的注意力机制。Transformer架构(gou)是(shi)现有大(da)部分大(da)模型繁荣的基础(chu)，但其核心算法注意力机制存(cun)在先(xian)天问(wen)题：为了(le)理解和生成(cheng)，会阅读文本里的每个(ge)词，并拿(na)它与其他(ta)所(suo)有词作(zuo)比较(jiao)，导致处理文本越长，技术(shu)就(jiu)会越卡，甚至崩溃。
通过NSA新架构(gou)，和Transformer原(yuan)先(xian)传统的注意力机制相比，准确率相同或(huo)更高(gao)，处理64k标记序列时速度可提高(gao)至11.6倍，且训练更高(gao)效，所(suo)需算力更少。
值得注意的是(shi)，此次(ci)论(lun)文作(zuo)者中，梁文锋在作(zuo)者排名(ming)中位列倒数第二。而第一作(zuo)者是(shi)袁景阳（Jingyang Yuan）。据(ju)公(gong)开信息，袁景阳目前是(shi)北(bei)京大(da)学(xue)硕士研究生，研究领域包括LLM和AI for Science，目前是(shi)DeepSeek的实习生，据(ju)袁景阳个(ge)人主页，他(ta)在去年(nian)参与7篇论(lun)文的撰写。
此前，在发布Grok 3同时，马斯克(ke)透露，Grok 3的计(ji)算能力是(shi)Grok 2的10倍以上(shang)，训练过程(cheng)累计(ji)消耗20万张英伟达GPU。而梁文锋的训练思路似乎与马斯克(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(ji)算效果。
有趣的是(shi)，对于马斯克(ke)坚持大(da)力出奇(qi)迹的思路，另一家国内大(da)模型独角兽“月之暗面”几乎在同时提出挑战。
2月18日，就(jiu)在DeepSeek论(lun)文发布当天，月之暗面创始人杨植麟也带领团队发布最新论(lun)文《MoBA: MIXTURE OF BLOCK ATTENTION FOR LONG-CONTEXT LLMS（直(zhi)译为“MoBA：面向长上(shang)下文大(da)语言模型的块注意力混合方法”）》，提出了(le)与NSA类似的稀疏注意力框架MoBA，并设计(ji)了(le)一套可以自由切换全注意力和稀疏注意力机制的方式，为已有的全注意力模型更多的适配空间。
据(ju)介绍，MoBA是(shi)“一种将混合专家（MoE）原(yuan)理应用于注意力机制的创新方法”，旨(zhi)在提高(gao)长文本处理效率。经过Kimi平(ping)台验证，MoBA架构(gou)能将处理1M长文本的速度提升6.5倍，将处理10M长文本的速度提升16倍。
MoBA提升效率的关键手段在于仅关注部分键值。Kimi团队把完整的上(shang)下文划分成(cheng)“块（block）”、让(rang)每个(ge)查询token自动(dong)关注最相关的KV（键值）块，从而实现长序列数据(ju)的高(gao)效处理，并提出一种新的top-k门控机制，无需额外训练参数，为每个(ge)查询token挑选出最相关的“块”，保证模型的注意力聚焦在包含最有用信息的“块”上(shang)。
Kimi团队表(biao)示，开展这项研究的原(yuan)因在于，在传统注意力机制中，计(ji)算复杂度随着序列长度的增加而呈(cheng)平(ping)方级增长，阻(zu)碍了(le)模型对长序列的高(gao)效处理。MoBA架构(gou)能够轻松融入现有模型，不需要高(gao)昂的训练成(cheng)本，并实现与全注意力模式的无缝切换。
国产AI竞赛正在日益加剧中。1月20日，中国AI初(chu)创公(gong)司深度求索（DeepSeek）推出大(da)模型DeepSeek-R1。作(zuo)为一款开源模型，R1在数学(xue)、代码、自然语言推理等任务(wu)上(shang)的性能能够比肩OpenAI o1模型正式版(ban)，并采用MIT许可协议，支持免费(fei)商用、任意修改和衍生开发等。春(chun)节假期后，国内多个(ge)行业龙头公(gong)司均(jun)宣布接入DeepSeek。
2月8日，QuestMobile数据(ju)显示，DeepSeek在1月28日的日活跃用户数首次(ci)超越豆包，随后在2月1日突破(po)3000万大(da)关，成(cheng)为史上(shang)最快达成(cheng)这一里程(cheng)碑的应用。
DeepSeek的爆发正在重塑(su)中国大(da)模型行业，从过去的“烧钱换估值”转向关注技术(shu)性价比与商业化闭环(huan)。在这个(ge)日新月异的赛道，由DeepSeek引(yin)领的开源已成(cheng)为大(da)模型整体潮流，2月18日，阶跃星(xing)辰(chen)和吉利汽车联合宣布，将双方合作(zuo)的阶跃两款Step系列多模态大(da)模型向全球开发者开源。其中，包含目前全球范围内参数量(liang)最大(da)、性能最好的开源视频生成(cheng)模型阶跃Step-Video-T2V，以及行业内首款产品级开源语音交(jiao)互大(da)模型阶跃Step-Audio。