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2月(yue)18日，在大洋彼岸的马斯克秀(xiu)出最新(xin)大模型Grok 3当天，国产AI公司深度求索（DeepSeek）最新(xin)一(yi)篇论文引发关(guan)注(zhu)，创始(shi)人梁(liang)文锋在署名之列，并2月(yue)16日提(ti)交到预印本平台arxiv。
这篇论文的核心关(guan)于NSA(Natively Sparse Attention，原(yuan)生稀疏注(zhu)意力)。据(ju)DeepSeek，上下文建模对于下一(yi)代语(yu)言(yan)模型至关(guan)重(zhong)要，但标准注(zhu)意力机制的高计(ji)算成(cheng)本带(dai)来了巨大的计(ji)算挑战。NSA（稀疏注(zhu)意力）在提(ti)高效率同时，为提(ti)高模型能力提(ti)供新(xin)的方向，实现(xian)将(jiang)算法创新(xin)与硬件对齐的优化相结合，进(jin)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(li)度标记压缩(suo)与细粒(li)度标记选择相结合，以(yi)保持全局上下文感知和局部精度。通过两项关(guan)键(jian)创新(xin)推进(jin)稀疏注(zhu)意力设(she)计(ji)：第一(yi)，通过算术强度平衡算法设(she)计(ji)实现(xian)了显着的加速，并针对现(xian)代硬件进(jin)行了实现(xian)优化。第二，支持端(duan)到端(duan)训练，在不牺牲(sheng)模型性能的情况下减少预训练计(ji)算。
实验表(biao)明，使用 NSA 预训练的模型在一(yi)般基准、长上下文任务和基于指令(ling)的推理中保持或超过了全注(zhu)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中实现(xian)比(bi)全注(zhu)意力机制显著的加速，验证(zheng)其在整个模型生命周期中的效率。
“此次(ci)DeepSeek发布的论文，可以(yi)称为基石更(geng)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能力方面相对不足，此次(ci)更(geng)新(xin)正是解决了原(yuan)先大模型文字处理的问(wen)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(bi)原(yuan)先的结构有更(geng)慢的性能衰减，这导致长思维链的 COT 效果会更(geng)好(hao)，对于复杂数学推导非(fei)常有价值。
据(ju)业内人士分析，DeepSeek此次(ci)是剑指大模型最核心的注(zhu)意力机制。Transformer架构是现(xian)有大部分大模型繁荣的基础，但其核心算法注(zhu)意力机制存在先天问(wen)题：为了理解和生成(cheng)，会阅读文本里(li)的每个词，并拿它与其他所有词作比(bi)较，导致处理文本越长，技术就会越卡，甚至崩溃。
通过NSA新(xin)架构，和Transformer原(yuan)先传统的注(zhu)意力机制相比(bi)，准确率相同或更(geng)高，处理64k标记序列时速度可提(ti)高至11.6倍，且训练更(geng)高效，所需算力更(geng)少。
值得注(zhu)意的是，此次(ci)论文作者中，梁(liang)文锋在作者排名中位(wei)列倒数第二。而(er)第一(yi)作者是袁(yuan)景(jing)阳(yang)（Jingyang Yuan）。据(ju)公开信息，袁(yuan)景(jing)阳(yang)目前是北京(jing)大学硕士研究生，研究领(ling)域包括LLM和AI for Science，目前是DeepSeek的实习生，据(ju)袁(yuan)景(jing)阳(yang)个人主页(ye)，他在去年参与7篇论文的撰写。
此前，在发布Grok 3同时，马斯克透(tou)露，Grok 3的计(ji)算能力是Grok 2的10倍以(yi)上，训练过程累计(ji)消耗20万张英伟达GPU。而(er)梁(liang)文锋的训练思路似乎与马斯克截(jie)然相反(fan)，更(geng)关(guan)注(zhu)如何(he)在更(geng)少算力消耗下，达到更(geng)好(hao)的计(ji)算效果。
有趣的是，对于马斯克坚持大力出奇迹的思路，另一(yi)家国内大模型独(du)角兽“月(yue)之暗面”几乎在同时提(ti)出挑战。
2月(yue)18日，就在DeepSeek论文发布当天，月(yue)之暗面创始(shi)人杨植麟也带(dai)领(ling)团队(dui)发布最新(xin)论文《MoBA: MIXTURE OF BLOCK ATTENTION FOR LONG-CONTEXT LLMS（直译为“MoBA：面向长上下文大语(yu)言(yan)模型的块注(zhu)意力混合方法”）》，提(ti)出了与NSA类(lei)似的稀疏注(zhu)意力框架MoBA，并设(she)计(ji)了一(yi)套(tao)可以(yi)自由切换全注(zhu)意力和稀疏注(zhu)意力机制的方式，为已有的全注(zhu)意力模型更(geng)多的适配空间。
据(ju)介绍，MoBA是“一(yi)种(zhong)将(jiang)混合专家（MoE）原(yuan)理应用于注(zhu)意力机制的创新(xin)方法”，旨在提(ti)高长文本处理效率。经过Kimi平台验证(zheng)，MoBA架构能将(jiang)处理1M长文本的速度提(ti)升6.5倍，将(jiang)处理10M长文本的速度提(ti)升16倍。
MoBA提(ti)升效率的关(guan)键(jian)手段在于仅关(guan)注(zhu)部分键(jian)值。Kimi团队(dui)把(ba)完整的上下文划分成(cheng)“块（block）”、让每个查询(xun)token自动关(guan)注(zhu)最相关(guan)的KV（键(jian)值）块，从而(er)实现(xian)长序列数据(ju)的高效处理，并提(ti)出一(yi)种(zhong)新(xin)的top-k门控机制，无需额外训练参数，为每个查询(xun)token挑选出最相关(guan)的“块”，保证(zheng)模型的注(zhu)意力聚(ju)焦(jiao)在包含最有用信息的“块”上。
Kimi团队(dui)表(biao)示(shi)，开展这项研究的原(yuan)因在于，在传统注(zhu)意力机制中，计(ji)算复杂度随着序列长度的增加而(er)呈平方级增长，阻碍了模型对长序列的高效处理。MoBA架构能够轻松融入现(xian)有模型，不需要高昂的训练成(cheng)本，并实现(xian)与全注(zhu)意力模式的无缝切换。
国产AI竞赛正在日益加剧(ju)中。1月(yue)20日，中国AI初(chu)创公司深度求索（DeepSeek）推出大模型DeepSeek-R1。作为一(yi)款开源模型，R1在数学、代码、自然语(yu)言(yan)推理等任务上的性能能够比(bi)肩OpenAI o1模型正式版，并采用MIT许可协(xie)议(yi)，支持免费商用、任意修改(gai)和衍生开发等。春(chun)节假期后，国内多个行业龙头公司均宣布接入DeepSeek。
2月(yue)8日，QuestMobile数据(ju)显示(shi)，DeepSeek在1月(yue)28日的日活(huo)跃用户数首次(ci)超越豆包，随后在2月(yue)1日突(tu)破(po)3000万大关(guan)，成(cheng)为史上最快达成(cheng)这一(yi)里(li)程碑的应用。
DeepSeek的爆发正在重(zhong)塑中国大模型行业，从过去的“烧钱换估值”转向关(guan)注(zhu)技术性价比(bi)与商业化闭环。在这个日新(xin)月(yue)异的赛道，由DeepSeek引领(ling)的开源已成(cheng)为大模型整体潮流，2月(yue)18日，阶跃星辰和吉利(li)汽车联合宣布，将(jiang)双方合作的阶跃两款Step系列多模态大模型向全球开发者开源。其中，包含目前全球范(fan)围内参数量最大、性能最好(hao)的开源视(shi)频生成(cheng)模型阶跃Step-Video-T2V，以(yi)及行业内首款产品级开源语(yu)音(yin)交互大模型阶跃Step-Audio。