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2月18日，在(zai)大洋彼岸的马斯克秀出最新大模型Grok 3当天，国产(chan)AI公司深度求索（DeepSeek）最新一篇论文引发关注，创(chuang)始人梁文锋在(zai)署名之列，并2月16日提交到预印本平台(tai)arxiv。
这篇论文的核心关于NSA(Natively Sparse Attention，原生稀疏注意(yi)力)。据DeepSeek，上下文建模对于下一代语(yu)言模型至关重要，但标准(zhun)注意(yi)力机(ji)制的高计算成本带(dai)来了巨大的计算挑(tiao)战。NSA（稀疏注意(yi)力）在(zai)提高效率同时，为提高模型能力提供(gong)新的方向，实现将算法创(chuang)新与(yu)硬件对齐的优化相结合(he)，进行高效的长上下文建模。
DeepSeek在(zai)论文中介绍，NSA采(cai)用动态分层稀疏策(ce)略，将粗粒度标记压缩与(yu)细(xi)粒度标记选择相结合(he)，以保持全局上下文感知和(he)局部(bu)精度。通过两项关键创(chuang)新推进稀疏注意(yi)力设计：第一，通过算术强度平衡算法设计实现了显着(zhe)的加速，并针对现代硬件进行了实现优化。第二，支持端到端训练，在(zai)不牺牲模型性能的情况下减少预训练计算。
实验(yan)表明，使用 NSA 预训练的模型在(zai)一般(ban)基准(zhun)、长上下文任务和(he)基于指令(ling)的推理中保持或超过了全注意(yi)力模型。同时，NSA在(zai)64k长度序列的解码、前向传(chuan)播和(he)后向传(chuan)播过程中实现比全注意(yi)力机(ji)制显著(zhu)的加速，验(yan)证其在(zai)整个模型生命周期(qi)中的效率。
“此次(ci)DeepSeek发布的论文，可以称为基石更新。”业内人士向澎湃新闻记者评(ping)论，此前的DeepSeek-R1的瓶(ping)颈在(zai)于输入上下文能力方面相对不足，此次(ci)更新正是解决了原先大模型文字处理的问(wen)题。从内容来看，NSA主(zhu)要针对长上下文高速训练，在(zai)长上下文情况下，相比原先的结构有更慢的性能衰减，这导致长思维(wei)链的 COT 效果会(hui)更好，对于复杂数学推导非常有价值。
据业内人士分析，DeepSeek此次(ci)是剑指大模型最核心的注意(yi)力机(ji)制。Transformer架构是现有大部(bu)分大模型繁荣的基础，但其核心算法注意(yi)力机(ji)制存在(zai)先天问(wen)题：为了理解和(he)生成，会(hui)阅(yue)读文本里的每(mei)个词，并拿它与(yu)其他所有词作比较，导致处理文本越长，技(ji)术就会(hui)越卡，甚(shen)至崩溃。
通过NSA新架构，和(he)Transformer原先传(chuan)统的注意(yi)力机(ji)制相比，准(zhun)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(qie)训练更高效，所需算力更少。
值得注意(yi)的是，此次(ci)论文作者中，梁文锋在(zai)作者排(pai)名中位列倒(dao)数第二。而(er)第一作者是袁景阳（Jingyang Yuan）。据公开(kai)信息，袁景阳目前是北京(jing)大学硕(shuo)士研究生，研究领域包括LLM和(he)AI for Science，目前是DeepSeek的实习生，据袁景阳个人主(zhu)页，他在(zai)去年参与(yu)7篇论文的撰写。
此前，在(zai)发布Grok 3同时，马斯克透露，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(da)GPU。而(er)梁文锋的训练思路似乎与(yu)马斯克截然相反，更关注如何在(zai)更少算力消耗下，达(da)到更好的计算效果。
有趣的是，对于马斯克坚持大力出奇迹的思路，另(ling)一家(jia)国内大模型独角(jiao)兽“月之暗面”几乎在(zai)同时提出挑(tiao)战。
2月18日，就在(zai)DeepSeek论文发布当天，月之暗面创(chuang)始人杨植麟(lin)也带(dai)领团队发布最新论文《MoBA: MIXTURE OF BLOCK ATTENTION FOR LONG-CONTEXT LLMS（直译(yi)为“MoBA：面向长上下文大语(yu)言模型的块(kuai)注意(yi)力混合(he)方法”）》，提出了与(yu)NSA类似的稀疏注意(yi)力框架MoBA，并设计了一套可以自由切换全注意(yi)力和(he)稀疏注意(yi)力机(ji)制的方式(shi)，为已有的全注意(yi)力模型更多的适配空间。
据介绍，MoBA是“一种将混合(he)专家(jia)（MoE）原理应用于注意(yi)力机(ji)制的创(chuang)新方法”，旨在(zai)提高长文本处理效率。经过Kimi平台(tai)验(yan)证，MoBA架构能将处理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(zai)于仅关注部(bu)分键值。Kimi团队把完整的上下文划分成“块(kuai)（block）”、让(rang)每(mei)个查询(xun)token自动关注最相关的KV（键值）块(kuai)，从而(er)实现长序列数据的高效处理，并提出一种新的top-k门控机(ji)制，无需额外(wai)训练参数，为每(mei)个查询(xun)token挑(tiao)选出最相关的“块(kuai)”，保证模型的注意(yi)力聚焦在(zai)包含最有用信息的“块(kuai)”上。
Kimi团队表示，开(kai)展这项研究的原因在(zai)于，在(zai)传(chuan)统注意(yi)力机(ji)制中，计算复杂度随着(zhe)序列长度的增加而(er)呈平方级(ji)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有模型，不需要高昂的训练成本，并实现与(yu)全注意(yi)力模式(shi)的无缝(feng)切换。
国产(chan)AI竞赛正在(zai)日益加剧中。1月20日，中国AI初创(chuang)公司深度求索（DeepSeek）推出大模型DeepSeek-R1。作为一款开(kai)源模型，R1在(zai)数学、代码、自然语(yu)言推理等任务上的性能能够比肩OpenAI o1模型正式(shi)版，并采(cai)用MIT许可协议，支持免费商用、任意(yi)修改和(he)衍生开(kai)发等。春节假期(qi)后，国内多个行业龙头公司均宣布接入DeepSeek。
2月8日，QuestMobile数据显示，DeepSeek在(zai)1月28日的日活跃用户数首次(ci)超越豆包，随后在(zai)2月1日突破3000万大关，成为史上最快达(da)成这一里程碑的应用。
DeepSeek的爆发正在(zai)重塑中国大模型行业，从过去的“烧(shao)钱换估值”转向关注技(ji)术性价比与(yu)商业化闭环(huan)。在(zai)这个日新月异的赛道，由DeepSeek引领的开(kai)源已成为大模型整体潮流，2月18日，阶跃星(xing)辰和(he)吉(ji)利汽车联合(he)宣布，将双方合(he)作的阶跃两款Step系列多模态大模型向全球(qiu)开(kai)发者开(kai)源。其中，包含目前全球(qiu)范围内参数量最大、性能最好的开(kai)源视频生成模型阶跃Step-Video-T2V，以及行业内首款产(chan)品级(ji)开(kai)源语(yu)音交互大模型阶跃Step-Audio。