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2月18日，在大(da)洋彼岸的(de)马斯克秀(xiu)出(chu)最新大(da)模型Grok 3当天，国(guo)产AI公司(si)深度求索（DeepSeek）最新一篇论(lun)文引发关注，创始人(ren)梁(liang)文锋在署名之列，并(bing)2月16日提交(jiao)到预印本平台arxiv。
这篇论(lun)文的(de)核(he)心关于NSA(Natively Sparse Attention，原生稀疏注意力)。据DeepSeek，上下文建模对(dui)于下一代语言模型至关重要，但标准注意力机制的(de)高计算成本带来了巨大(da)的(de)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(de)方向，实现将算法创新与硬件对(dui)齐的(de)优化相(xiang)结合，进行高效的(de)长上下文建模。
DeepSeek在论(lun)文中介绍，NSA采用动态分层稀疏策(ce)略，将粗粒度标记压缩与细粒度标记选择相(xiang)结合，以保持全局上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：第一，通过算术(shu)强度平衡算法设计实现了显着的(de)加速，并(bing)针对(dui)现代硬件进行了实现优化。第二，支持端到端训练，在不牺(xi)牲模型性能的(de)情况下减少预训练计算。
实验(yan)表明(ming)，使(shi)用 NSA 预训练的(de)模型在一般(ban)基准、长上下文任务和基于指令的(de)推理中保持或超过了全注意力模型。同时，NSA在64k长度序列的(de)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(de)加速，验(yan)证(zheng)其在整个模型生命周期中的(de)效率。
“此次DeepSeek发布的(de)论(lun)文，可以称为基石更新。”业内人(ren)士向澎湃新闻记者评论(lun)，此前的(de)DeepSeek-R1的(de)瓶颈在于输入(ru)上下文能力方面相(xiang)对(dui)不足，此次更新正是解决了原先大(da)模型文字处(chu)理的(de)问题。从内容来看，NSA主要针对(dui)长上下文高速训练，在长上下文情况下，相(xiang)比原先的(de)结构有更慢(man)的(de)性能衰减，这导致长思维链的(de) COT 效果会更好，对(dui)于复杂数学推导非常有价值。
据业内人(ren)士分析，DeepSeek此次是剑指大(da)模型最核(he)心的(de)注意力机制。Transformer架构是现有大(da)部分大(da)模型繁荣的(de)基础，但其核(he)心算法注意力机制存在先天问题：为了理解和生成，会阅读文本里的(de)每个词，并(bing)拿它与其他所有词作比较，导致处(chu)理文本越长，技术(shu)就会越卡，甚至崩溃。
通过NSA新架构，和Transformer原先传统的(de)注意力机制相(xiang)比，准确率相(xiang)同或更高，处(chu)理64k标记序列时速度可提高至11.6倍，且(qie)训练更高效，所需算力更少。
值得注意的(de)是，此次论(lun)文作者中，梁(liang)文锋在作者排名中位列倒数第二。而第一作者是袁(yuan)景阳（Jingyang Yuan）。据公开信息，袁(yuan)景阳目前是北京大(da)学硕士研究生，研究领域包括LLM和AI for Science，目前是DeepSeek的(de)实习生，据袁(yuan)景阳个人(ren)主页，他在去年参(can)与7篇论(lun)文的(de)撰写。
此前，在发布Grok 3同时，马斯克透露，Grok 3的(de)计算能力是Grok 2的(de)10倍以上，训练过程累计消耗20万张(zhang)英伟达GPU。而梁(liang)文锋的(de)训练思路似乎与马斯克截然相(xiang)反(fan)，更关注如何在更少算力消耗下，达到更好的(de)计算效果。
有趣的(de)是，对(dui)于马斯克坚持大(da)力出(chu)奇迹的(de)思路，另一家国(guo)内大(da)模型独角(jiao)兽“月之暗面”几乎在同时提出(chu)挑战。
2月18日，就在DeepSeek论(lun)文发布当天，月之暗面创始人(ren)杨植(zhi)麟也带领团队发布最新论(lun)文《MoBA: MIXTURE OF BLOCK ATTENTION FOR LONG-CONTEXT LLMS（直译(yi)为“MoBA：面向长上下文大(da)语言模型的(de)块注意力混合方法”）》，提出(chu)了与NSA类似的(de)稀疏注意力框(kuang)架MoBA，并(bing)设计了一套可以自由切(qie)换全注意力和稀疏注意力机制的(de)方式(shi)，为已有的(de)全注意力模型更多的(de)适配空间。
据介绍，MoBA是“一种将混合专家（MoE）原理应用于注意力机制的(de)创新方法”，旨在提高长文本处(chu)理效率。经过Kimi平台验(yan)证(zheng)，MoBA架构能将处(chu)理1M长文本的(de)速度提升(sheng)6.5倍，将处(chu)理10M长文本的(de)速度提升(sheng)16倍。
MoBA提升(sheng)效率的(de)关键手段在于仅关注部分键值。Kimi团队把完整的(de)上下文划分成“块（block）”、让每个查(cha)询(xun)token自动关注最相(xiang)关的(de)KV（键值）块，从而实现长序列数据的(de)高效处(chu)理，并(bing)提出(chu)一种新的(de)top-k门控机制，无需额外训练参(can)数，为每个查(cha)询(xun)token挑选出(chu)最相(xiang)关的(de)“块”，保证(zheng)模型的(de)注意力聚(ju)焦在包含最有用信息的(de)“块”上。
Kimi团队表示(shi)，开展这项研究的(de)原因(yin)在于，在传统注意力机制中，计算复杂度随着序列长度的(de)增加而呈平方级增长，阻碍了模型对(dui)长序列的(de)高效处(chu)理。MoBA架构能够轻松融入(ru)现有模型，不需要高昂的(de)训练成本，并(bing)实现与全注意力模式(shi)的(de)无缝切(qie)换。
国(guo)产AI竞赛正在日益加剧中。1月20日，中国(guo)AI初创公司(si)深度求索（DeepSeek）推出(chu)大(da)模型DeepSeek-R1。作为一款(kuan)开源模型，R1在数学、代码、自然语言推理等任务上的(de)性能能够比肩OpenAI o1模型正式(shi)版，并(bing)采用MIT许可协议，支持免费商用、任意修改和衍(yan)生开发等。春节假期后(hou)，国(guo)内多个行业龙头(tou)公司(si)均(jun)宣布接入(ru)DeepSeek。
2月8日，QuestMobile数据显示(shi)，DeepSeek在1月28日的(de)日活跃(yue)用户数首次超越豆包，随后(hou)在2月1日突破(po)3000万大(da)关，成为史上最快达成这一里程碑的(de)应用。
DeepSeek的(de)爆发正在重塑中国(guo)大(da)模型行业，从过去的(de)“烧钱(qian)换估值”转向关注技术(shu)性价比与商业化闭环。在这个日新月异的(de)赛道，由DeepSeek引领的(de)开源已成为大(da)模型整体(ti)潮流，2月18日，阶跃(yue)星(xing)辰和吉利汽车(che)联合宣布，将双方合作的(de)阶跃(yue)两款(kuan)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(can)数量最大(da)、性能最好的(de)开源视(shi)频生成模型阶跃(yue)Step-Video-T2V，以及行业内首款(kuan)产品(pin)级开源语音交(jiao)互大(da)模型阶跃(yue)Step-Audio。