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2月18日，在大洋彼(bi)岸的(de)马斯克秀出最新大模型Grok 3当天，国产AI公司深(shen)度求索（DeepSeek）最新一篇(pian)论(lun)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(ben)平台arxiv。
这篇(pian)论(lun)文的(de)核心关于NSA(Natively Sparse Attention，原生稀疏(shu)注意力)。据(ju)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(ji)制的(de)高计算成本(ben)带来了巨大的(de)计算挑战。NSA（稀疏(shu)注意力）在提高效率同时，为(wei)提高模型能(neng)力提供新的(de)方向，实现(xian)将算法创新与硬(ying)件对齐的(de)优化相结(jie)合，进行高效的(de)长上下文建模。
DeepSeek在论(lun)文中介绍，NSA采(cai)用动态分层稀疏(shu)策(ce)略，将粗粒(li)度标记压(ya)缩与细粒(li)度标记选择相结(jie)合，以保持全局上下文感知和局部精(jing)度。通过两项关键创新推进稀疏(shu)注意力设计：第一，通过算术(shu)强(qiang)度平衡(heng)算法设计实现(xian)了显着的(de)加速，并针对现(xian)代硬(ying)件进行了实现(xian)优化。第二，支(zhi)持端到端训练，在不牺牲模型性能(neng)的(de)情况下减少(shao)预训练计算。
实验(yan)表明(ming)，使用 NSA 预训练的(de)模型在一般(ban)基(ji)准、长上下文任务(wu)和基(ji)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、前向传播和后向传播过程中实现(xian)比全注意力机(ji)制显著的(de)加速，验(yan)证其在整个模型生命周(zhou)期(qi)中的(de)效率。
“此次DeepSeek发布的(de)论(lun)文，可以称为(wei)基(ji)石更新。”业内人士(shi)向澎湃新闻记者(zhe)评论(lun)，此前的(de)DeepSeek-R1的(de)瓶颈在于输入上下文能(neng)力方面相对不足，此次更新正是解决了原先大模型文字(zi)处理的(de)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(de)结(jie)构(gou)有(you)更慢的(de)性能(neng)衰(shuai)减，这导致长思维链的(de) COT 效果会更好，对于复杂数学推导非常有(you)价(jia)值。
据(ju)业内人士(shi)分析，DeepSeek此次是剑指大模型最核心的(de)注意力机(ji)制。Transformer架构(gou)是现(xian)有(you)大部分大模型繁荣的(de)基(ji)础，但其核心算法注意力机(ji)制存(cun)在先天问题：为(wei)了理解和生成，会阅读文本(ben)里的(de)每(mei)个词(ci)，并拿它与其他所有(you)词(ci)作比较(jiao)，导致处理文本(ben)越长，技术(shu)就会越卡，甚至崩溃。
通过NSA新架构(gou)，和Transformer原先传统的(de)注意力机(ji)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11.6倍，且训练更高效，所需算力更少(shao)。
值得注意的(de)是，此次论(lun)文作者(zhe)中，梁文锋在作者(zhe)排(pai)名中位列倒数第二。而第一作者(zhe)是袁(yuan)景阳（Jingyang Yuan）。据(ju)公开信息，袁(yuan)景阳目前是北京(jing)大学硕士(shi)研究生，研究领(ling)域包括LLM和AI for Science，目前是DeepSeek的(de)实习生，据(ju)袁(yuan)景阳个人主页，他在去年参与7篇(pian)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(neng)力是Grok 2的(de)10倍以上，训练过程累计消耗20万张英(ying)伟达GPU。而梁文锋的(de)训练思路似乎(hu)与马斯克截然相反，更关注如何在更少(shao)算力消耗下，达到更好的(de)计算效果。
有(you)趣的(de)是，对于马斯克坚(jian)持大力出奇迹的(de)思路，另一家(jia)国内大模型独角(jiao)兽“月之暗面”几乎(hu)在同时提出挑战。
2月18日，就在DeepSeek论(lun)文发布当天，月之暗面创始人杨植麟(lin)也带领(ling)团队发布最新论(lun)文《MoBA: MIXTURE OF BLOCK ATTENTION FOR LONG-CONTEXT LLMS（直译(yi)为(wei)“MoBA：面向长上下文大语言模型的(de)块注意力混合方法”）》，提出了与NSA类似的(de)稀疏(shu)注意力框架MoBA，并设计了一套可以自由切换全注意力和稀疏(shu)注意力机(ji)制的(de)方式，为(wei)已有(you)的(de)全注意力模型更多的(de)适配空间。
据(ju)介绍，MoBA是“一种将混合专(zhuan)家(jia)（MoE）原理应用于注意力机(ji)制的(de)创新方法”，旨在提高长文本(ben)处理效率。经过Kimi平台验(yan)证，MoBA架构(gou)能(neng)将处理1M长文本(ben)的(de)速度提升(sheng)6.5倍，将处理10M长文本(ben)的(de)速度提升(sheng)16倍。
MoBA提升(sheng)效率的(de)关键手(shou)段(duan)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(mei)个查询token自动关注最相关的(de)KV（键值）块，从而实现(xian)长序列数据(ju)的(de)高效处理，并提出一种新的(de)top-k门控机(ji)制，无需额外训练参数，为(wei)每(mei)个查询token挑选出最相关的(de)“块”，保证模型的(de)注意力聚焦(jiao)在包含最有(you)用信息的(de)“块”上。
Kimi团队表示，开展这项研究的(de)原因在于，在传统注意力机(ji)制中，计算复杂度随着序列长度的(de)增加而呈平方级增长，阻碍了模型对长序列的(de)高效处理。MoBA架构(gou)能(neng)够轻松融(rong)入现(xian)有(you)模型，不需要高昂的(de)训练成本(ben)，并实现(xian)与全注意力模式的(de)无缝切换。
国产AI竞赛正在日益加剧中。1月20日，中国AI初(chu)创公司深(shen)度求索（DeepSeek）推出大模型DeepSeek-R1。作为(wei)一款开源模型，R1在数学、代码、自然语言推理等任务(wu)上的(de)性能(neng)能(neng)够比肩(jian)OpenAI o1模型正式版，并采(cai)用MIT许(xu)可协议，支(zhi)持免费(fei)商用、任意修改和衍生开发等。春节假期(qi)后，国内多个行业龙(long)头公司均宣布接入DeepSeek。
2月8日，QuestMobile数据(ju)显示，DeepSeek在1月28日的(de)日活跃用户数首次超越豆包，随后在2月1日突破3000万大关，成为(wei)史上最快(kuai)达成这一里程碑的(de)应用。
DeepSeek的(de)爆发正在重塑中国大模型行业，从过去的(de)“烧钱(qian)换估值”转向关注技术(shu)性价(jia)比与商业化闭环(huan)。在这个日新月异的(de)赛道，由DeepSeek引领(ling)的(de)开源已成为(wei)大模型整体潮流，2月18日，阶跃星辰和吉利汽车联合宣布，将双(shuang)方合作的(de)阶跃两款Step系列多模态大模型向全球开发者(zhe)开源。其中，包含目前全球范围内参数量最大、性能(neng)最好的(de)开源视频(pin)生成模型阶跃Step-Video-T2V，以及行业内首款产品级开源语音交互大模型阶跃Step-Audio。