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2月(yue)18日，在大洋彼岸的马斯克(ke)秀出最新(xin)大模(mo)型Grok 3当天，国产AI公司深度求索（DeepSeek）最新(xin)一篇论(lun)文引发关注(zhu)，创始人梁文锋在署名之列，并2月(yue)16日提交到(dao)预印本平台arxiv。
这(zhe)篇论(lun)文的核心关于NSA(Natively Sparse Attention，原生稀疏注(zhu)意力)。据DeepSeek，上(shang)下文建模(mo)对(dui)于下一代语(yu)言模(mo)型至关重要，但标准注(zhu)意力机制的高计算成本带来了巨大的计算挑战。NSA（稀疏注(zhu)意力）在提高效(xiao)率同(tong)时，为(wei)提高模(mo)型能力提供新(xin)的方向，实现将算法创新(xin)与硬件对(dui)齐(qi)的优化相结(jie)合，进行高效(xiao)的长上(shang)下文建模(mo)。
DeepSeek在论(lun)文中介绍，NSA采用动态分(fen)层稀疏策略，将粗粒度标记压缩(suo)与细粒度标记选择(ze)相结(jie)合，以保持全局(ju)上(shang)下文感知和局(ju)部精度。通过(guo)两项关键创新(xin)推进稀疏注(zhu)意力设计：第一，通过(guo)算术强度平衡算法设计实现了显(xian)着的加速，并针对(dui)现代硬件进行了实现优化。第二，支持端(duan)到(dao)端(duan)训练，在不牺牲模(mo)型性能的情况下减少(shao)预训练计算。
实验表明，使用 NSA 预训练的模(mo)型在一般基准、长上(shang)下文任务和基于指令的推理(li)中保持或超过(guo)了全注(zhu)意力模(mo)型。同(tong)时，NSA在64k长度序(xu)列的解码、前(qian)向传播和后向传播过(guo)程中实现比全注(zhu)意力机制显(xian)著的加速，验证其在整个模(mo)型生命周期中的效(xiao)率。
“此次DeepSeek发布的论(lun)文，可以称为(wei)基石更新(xin)。”业(ye)内人士向澎湃新(xin)闻记者评(ping)论(lun)，此前(qian)的DeepSeek-R1的瓶颈在于输入(ru)上(shang)下文能力方面相对(dui)不足(zu)，此次更新(xin)正(zheng)是解决了原先大模(mo)型文字处理(li)的问题。从内容来看，NSA主要针对(dui)长上(shang)下文高速训练，在长上(shang)下文情况下，相比原先的结(jie)构有更慢的性能衰减，这(zhe)导致长思维链的 COT 效(xiao)果会更好，对(dui)于复杂数学推导非常有价值。
据业(ye)内人士分(fen)析，DeepSeek此次是剑(jian)指大模(mo)型最核心的注(zhu)意力机制。Transformer架(jia)构是现有大部分(fen)大模(mo)型繁荣的基础，但其核心算法注(zhu)意力机制存(cun)在先天问题：为(wei)了理(li)解和生成，会阅读文本里的每个词(ci)，并拿它与其他所有词(ci)作比较，导致处理(li)文本越长，技术就(jiu)会越卡，甚(shen)至崩溃。
通过(guo)NSA新(xin)架(jia)构，和Transformer原先传统的注(zhu)意力机制相比，准确率相同(tong)或更高，处理(li)64k标记序(xu)列时速度可提高至11.6倍，且训练更高效(xiao)，所需算力更少(shao)。
值得注(zhu)意的是，此次论(lun)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）。据公开信息，袁景阳目前(qian)是北京(jing)大学硕士研(yan)究生，研(yan)究领(ling)域包(bao)括LLM和AI for Science，目前(qian)是DeepSeek的实习生，据袁景阳个人主页，他在去年参与7篇论(lun)文的撰写。
此前(qian)，在发布Grok 3同(tong)时，马斯克(ke)透露(lu)，Grok 3的计算能力是Grok 2的10倍以上(shang)，训练过(guo)程累计消耗20万(wan)张英伟达GPU。而梁文锋的训练思路(lu)似乎与马斯克(ke)截(jie)然相反，更关注(zhu)如何在更少(shao)算力消耗下，达到(dao)更好的计算效(xiao)果。
有趣(qu)的是，对(dui)于马斯克(ke)坚持大力出奇(qi)迹的思路(lu)，另一家国内大模(mo)型独(du)角兽“月(yue)之暗面”几乎在同(tong)时提出挑战。
2月(yue)18日，就(jiu)在DeepSeek论(lun)文发布当天，月(yue)之暗面创始人杨植麟也带领(ling)团队发布最新(xin)论(lun)文《MoBA: MIXTURE OF BLOCK ATTENTION FOR LONG-CONTEXT LLMS（直译为(wei)“MoBA：面向长上(shang)下文大语(yu)言模(mo)型的块(kuai)注(zhu)意力混(hun)合方法”）》，提出了与NSA类似的稀疏注(zhu)意力框架(jia)MoBA，并设计了一套可以自由切(qie)换全注(zhu)意力和稀疏注(zhu)意力机制的方式，为(wei)已有的全注(zhu)意力模(mo)型更多(duo)的适配(pei)空间。
据介绍，MoBA是“一种将混(hun)合专家（MoE）原理(li)应用于注(zhu)意力机制的创新(xin)方法”，旨在提高长文本处理(li)效(xiao)率。经过(guo)Kimi平台验证，MoBA架(jia)构能将处理(li)1M长文本的速度提升6.5倍，将处理(li)10M长文本的速度提升16倍。
MoBA提升效(xiao)率的关键手段在于仅关注(zhu)部分(fen)键值。Kimi团队把完整的上(shang)下文划分(fen)成“块(kuai)（block）”、让每个查询token自动关注(zhu)最相关的KV（键值）块(kuai)，从而实现长序(xu)列数据的高效(xiao)处理(li)，并提出一种新(xin)的top-k门控机制，无需额外(wai)训练参数，为(wei)每个查询token挑选出最相关的“块(kuai)”，保证模(mo)型的注(zhu)意力聚焦在包(bao)含最有用信息的“块(kuai)”上(shang)。
Kimi团队表示(shi)，开展这(zhe)项研(yan)究的原因在于，在传统注(zhu)意力机制中，计算复杂度随着序(xu)列长度的增(zeng)加而呈平方级增(zeng)长，阻碍了模(mo)型对(dui)长序(xu)列的高效(xiao)处理(li)。MoBA架(jia)构能够轻松融入(ru)现有模(mo)型，不需要高昂的训练成本，并实现与全注(zhu)意力模(mo)式的无缝切(qie)换。
国产AI竞赛(sai)正(zheng)在日益加剧中。1月(yue)20日，中国AI初创公司深度求索（DeepSeek）推出大模(mo)型DeepSeek-R1。作为(wei)一款开源模(mo)型，R1在数学、代码、自然语(yu)言推理(li)等任务上(shang)的性能能够比肩OpenAI o1模(mo)型正(zheng)式版，并采用MIT许(xu)可协议，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(ye)龙头公司均(jun)宣布接入(ru)DeepSeek。
2月(yue)8日，QuestMobile数据显(xian)示(shi)，DeepSeek在1月(yue)28日的日活跃用户数首次超越豆包(bao)，随后在2月(yue)1日突破3000万(wan)大关，成为(wei)史上(shang)最快达成这(zhe)一里程碑的应用。
DeepSeek的爆发正(zheng)在重塑中国大模(mo)型行业(ye)，从过(guo)去的“烧钱换估值”转向关注(zhu)技术性价比与商业(ye)化闭(bi)环。在这(zhe)个日新(xin)月(yue)异(yi)的赛(sai)道(dao)，由DeepSeek引领(ling)的开源已成为(wei)大模(mo)型整体潮流，2月(yue)18日，阶跃星辰和吉利汽车联合宣布，将双(shuang)方合作的阶跃两款Step系(xi)列多(duo)模(mo)态大模(mo)型向全球开发者开源。其中，包(bao)含目前(qian)全球范围内参数量最大、性能最好的开源视频生成模(mo)型阶跃Step-Video-T2V，以及行业(ye)内首款产品级开源语(yu)音交互大模(mo)型阶跃Step-Audio。