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2月18日，在大洋彼岸的马斯克(ke)秀出最新大模型Grok 3当天，国产AI公司深度求(qiu)索（DeepSeek）最新一篇论文引发关注，创始人梁文锋在署名之列，并2月16日提交到预印本平台arxiv。
这篇论文的核心关于(yu)NSA(Natively Sparse Attention，原生稀疏注意力)。据(ju)DeepSeek，上下文建模对于(yu)下一代语言模型至(zhi)关重要，但标准注意力机制的高计算成本带来了(le)巨(ju)大的计算挑战。NSA（稀疏注意力）在提高效率同时，为提高模型能力提供新的方向，实现将算法(fa)创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(shao)，NSA采用动态分层稀疏策略，将粗粒度标记压缩(suo)与细粒度标记选择相结合，以保持全局上下文感知(zhi)和局部精(jing)度。通过两项(xiang)关键创新推进稀疏注意力设计：第一，通过算术强度平衡算法(fa)设计实现了(le)显着的加速，并针对现代硬件进行了(le)实现优化。第二，支持端到端训练，在不牺牲模型性(xing)能的情况下减少预训练计算。
实验表明，使用 NSA 预训练的模型在一般基准、长上下文任务(wu)和基于(yu)指令(ling)的推理中保持或超过了(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(hou)向传播过程中实现比全注意力机制显著的加速，验证(zheng)其在整(zheng)个模型生命周期中的效率。
“此次DeepSeek发布的论文，可以称(cheng)为基石更新。”业内人士向澎湃新闻记者评论，此前的DeepSeek-R1的瓶颈在于(yu)输(shu)入(ru)上下文能力方面相对不足(zu)，此次更新正是解决了(le)原先大模型文字处理的问题。从内容来看，NSA主要针对长上下文高速训练，在长上下文情况下，相比原先的结构(gou)有更慢的性(xing)能衰减，这导致长思维链的 COT 效果会更好，对于(yu)复杂数学推导非常有价值。
据(ju)业内人士分析(xi)，DeepSeek此次是剑指大模型最核心的注意力机制。Transformer架构(gou)是现有大部分大模型繁荣的基础，但其核心算法(fa)注意力机制存在先天问题：为了(le)理解和生成，会阅读文本里(li)的每个词，并拿它(ta)与其他所有词作比较，导致处理文本越长，技术就会越卡，甚至(zhi)崩溃。
通过NSA新架构(gou)，和Transformer原先传统(tong)的注意力机制相比，准确率相同或更高，处理64k标记序列时速度可提高至(zhi)11.6倍，且训练更高效，所需算力更少。
值得注意的是，此次论文作者中，梁文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(ju)公开信息，袁景阳目前是北(bei)京大学硕士研究(jiu)生，研究(jiu)领域包括LLM和AI for Science，目前是DeepSeek的实习生，据(ju)袁景阳个人主页，他在去年参与7篇论文的撰写。
此前，在发布Grok 3同时，马斯克(ke)透露，Grok 3的计算能力是Grok 2的10倍以上，训练过程累计消耗20万张英伟达GPU。而梁文锋的训练思路似(si)乎与马斯克(ke)截然相反，更关注如何在更少算力消耗下，达到更好的计算效果。
有趣的是，对于(yu)马斯克(ke)坚持大力出奇(qi)迹的思路，另一家国内大模型独(du)角兽(shou)“月之暗面”几乎在同时提出挑战。
2月18日，就在DeepSeek论文发布当天，月之暗面创始人杨植(zhi)麟(lin)也带领团队发布最新论文《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)合方法(fa)”）》，提出了(le)与NSA类似(si)的稀疏注意力框架MoBA，并设计了(le)一套可以自由切换(huan)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(shao)，MoBA是“一种将混(hun)合专家（MoE）原理应用于(yu)注意力机制的创新方法(fa)”，旨在提高长文本处理效率。经过Kimi平台验证(zheng)，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(yu)仅关注部分键值。Kimi团队把完整(zheng)的上下文划分成“块（block）”、让每个查询token自动关注最相关的KV（键值）块，从而实现长序列数据(ju)的高效处理，并提出一种新的top-k门控(kong)机制，无需额外训练参数，为每个查询token挑选出最相关的“块”，保证(zheng)模型的注意力聚焦在包含(han)最有用信息的“块”上。
Kimi团队表示，开展这项(xiang)研究(jiu)的原因在于(yu)，在传统(tong)注意力机制中，计算复杂度随着序列长度的增(zeng)加而呈(cheng)平方级增(zeng)长，阻(zu)碍了(le)模型对长序列的高效处理。MoBA架构(gou)能够轻松融入(ru)现有模型，不需要高昂的训练成本，并实现与全注意力模式的无缝切换(huan)。
国产AI竞赛正在日益加剧中。1月20日，中国AI初创公司深度求(qiu)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(wu)上的性(xing)能能够比肩OpenAI o1模型正式版，并采用MIT许可协议，支持免费(fei)商用、任意修改和衍(yan)生开发等。春节假期后(hou)，国内多个行业龙头(tou)公司均宣布接入(ru)DeepSeek。
2月8日，QuestMobile数据(ju)显示，DeepSeek在1月28日的日活(huo)跃(yue)用户数首次超越豆包，随后(hou)在2月1日突破3000万大关，成为史上最快达成这一里(li)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(qian)换(huan)估值”转(zhuan)向关注技术性(xing)价比与商业化闭环。在这个日新月异(yi)的赛道，由DeepSeek引领的开源已成为大模型整(zheng)体潮流，2月18日，阶(jie)跃(yue)星辰和吉利汽车联合宣布，将双方合作的阶(jie)跃(yue)两款Step系列多模态大模型向全球(qiu)开发者开源。其中，包含(han)目前全球(qiu)范围内参数量最大、性(xing)能最好的开源视频生成模型阶(jie)跃(yue)Step-Video-T2V，以及行业内首款产品级开源语音交互(hu)大模型阶(jie)跃(yue)Step-Audio。