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2月18日，在大洋彼岸的马斯克秀出最新大模型Grok 3当(dang)天(tian)，国产AI公司(si)深度求索（DeepSeek）最新一篇论文引(yin)发关注，创(chuang)始人梁(liang)文锋在署名之列，并2月16日提交到预印(yin)本(ben)平台arxiv。
这篇论文的核(he)心关于NSA(Natively Sparse Attention，原生稀疏注意力)。据DeepSeek，上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计算成本(ben)带来了巨大的计算挑战。NSA（稀疏注意力）在提高效率(lu)同(tong)时，为提高模型能力提供新的方(fang)向，实现将(jiang)算法创(chuang)新与硬件对齐的优化相结合，进行高效的长上下文建模。
DeepSeek在论文中介绍，NSA采用动态分层稀疏策略，将(jiang)粗粒度标记压缩与细粒度标记选择相结合，以保持全(quan)局上下文感知和局部精度。通过两项关键(jian)创(chuang)新推进稀疏注意力设计：第一，通过算术强度平衡(heng)算法设计实现了显着的加速，并针对现代硬件进行了实现优化。第二(er)，支持端到端训练(lian)，在不(bu)牺(xi)牲模型性能的情(qing)况下减少预训练(lian)计算。
实验表明，使用 NSA 预训练(lian)的模型在一般基准、长上下文任务和基于指令的推理中保持或超过了全(quan)注意力模型。同(tong)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(quan)注意力机制显著的加速，验证其在整个模型生命周期中的效率(lu)。
“此次DeepSeek发布的论文，可(ke)以称为基石更新。”业内人士向澎湃新闻记者评(ping)论，此前的DeepSeek-R1的瓶颈在于输(shu)入上下文能力方(fang)面相对不(bu)足，此次更新正(zheng)是解决了原先大模型文字处(chu)理的问题。从内容来看(kan)，NSA主(zhu)要针对长上下文高速训练(lian)，在长上下文情(qing)况下，相比原先的结构有(you)更慢的性能衰减，这导致长思维链的 COT 效果会更好(hao)，对于复杂数学推导非常(chang)有(you)价值。
据业内人士分析，DeepSeek此次是剑指大模型最核(he)心的注意力机制。Transformer架构是现有(you)大部分大模型繁荣的基础，但其核(he)心算法注意力机制存(cun)在先天(tian)问题：为了理解和生成，会阅读(du)文本(ben)里的每个词，并拿它与其他所有(you)词作比较，导致处(chu)理文本(ben)越长，技术就会越卡，甚(shen)至崩溃。
通过NSA新架构，和Transformer原先传统的注意力机制相比，准确率(lu)相同(tong)或更高，处(chu)理64k标记序列时速度可(ke)提高至11.6倍，且训练(lian)更高效，所需算力更少。
值得(de)注意的是，此次论文作者中，梁(liang)文锋在作者排名中位列倒数第二(er)。而第一作者是袁景阳（Jingyang Yuan）。据公开信息，袁景阳目前是北京大学硕士研究生，研究领域包括LLM和AI for Science，目前是DeepSeek的实习生，据袁景阳个人主(zhu)页，他在去年参与7篇论文的撰写。
此前，在发布Grok 3同(tong)时，马斯克透露，Grok 3的计算能力是Grok 2的10倍以上，训练(lian)过程(cheng)累(lei)计消耗20万张英伟达GPU。而梁(liang)文锋的训练(lian)思路(lu)似乎与马斯克截然相反，更关注如何在更少算力消耗下，达到更好(hao)的计算效果。
有(you)趣的是，对于马斯克坚持大力出奇迹(ji)的思路(lu)，另一家国内大模型独角兽(shou)“月之暗面”几(ji)乎在同(tong)时提出挑战。
2月18日，就在DeepSeek论文发布当(dang)天(tian)，月之暗面创(chuang)始人杨植麟也带领团(tuan)队发布最新论文《MoBA: MIXTURE OF BLOCK ATTENTION FOR LONG-CONTEXT LLMS（直译为“MoBA：面向长上下文大语言模型的块注意力混(hun)合方(fang)法”）》，提出了与NSA类似的稀疏注意力框架MoBA，并设计了一套可(ke)以自由切换全(quan)注意力和稀疏注意力机制的方(fang)式(shi)，为已有(you)的全(quan)注意力模型更多(duo)的适配空间。
据介绍，MoBA是“一种将(jiang)混(hun)合专家（MoE）原理应用于注意力机制的创(chuang)新方(fang)法”，旨在提高长文本(ben)处(chu)理效率(lu)。经过Kimi平台验证，MoBA架构能将(jiang)处(chu)理1M长文本(ben)的速度提升(sheng)6.5倍，将(jiang)处(chu)理10M长文本(ben)的速度提升(sheng)16倍。
MoBA提升(sheng)效率(lu)的关键(jian)手段在于仅关注部分键(jian)值。Kimi团(tuan)队把完整的上下文划分成“块（block）”、让每个查询token自动关注最相关的KV（键(jian)值）块，从而实现长序列数据的高效处(chu)理，并提出一种新的top-k门控(kong)机制，无需额外训练(lian)参数，为每个查询token挑选出最相关的“块”，保证模型的注意力聚焦在包含最有(you)用信息的“块”上。
Kimi团(tuan)队表示，开展这项研究的原因在于，在传统注意力机制中，计算复杂度随(sui)着序列长度的增加而呈(cheng)平方(fang)级(ji)增长，阻碍了模型对长序列的高效处(chu)理。MoBA架构能够轻松融入现有(you)模型，不(bu)需要高昂的训练(lian)成本(ben)，并实现与全(quan)注意力模式(shi)的无缝切换。
国产AI竞(jing)赛正(zheng)在日益加剧中。1月20日，中国AI初创(chuang)公司(si)深度求索（DeepSeek）推出大模型DeepSeek-R1。作为一款开源模型，R1在数学、代码、自然语言推理等任务上的性能能够比肩OpenAI o1模型正(zheng)式(shi)版，并采用MIT许可(ke)协议，支持免费商用、任意修改和衍生开发等。春节假期后，国内多(duo)个行业龙头(tou)公司(si)均宣布接入DeepSeek。
2月8日，QuestMobile数据显示，DeepSeek在1月28日的日活跃用户数首次超越豆包，随(sui)后在2月1日突(tu)破3000万大关，成为史上最快达成这一里程(cheng)碑(bei)的应用。
DeepSeek的爆发正(zheng)在重塑中国大模型行业，从过去的“烧钱换估值”转向关注技术性价比与商业化闭环。在这个日新月异的赛道，由DeepSeek引(yin)领的开源已成为大模型整体潮流，2月18日，阶跃星辰和吉利汽车联合宣布，将(jiang)双方(fang)合作的阶跃两款Step系(xi)列多(duo)模态大模型向全(quan)球开发者开源。其中，包含目前全(quan)球范围内参数量最大、性能最好(hao)的开源视频生成模型阶跃Step-Video-T2V，以及(ji)行业内首款产品级(ji)开源语音交互大模型阶跃Step-Audio。