2月18日，在大洋彼岸的马斯克秀出最新大模型Grok 3当天，国产AI公司深度求索（『DeepSeek』）最新一篇论文引发关注，创始人梁文锋在署名之列，并2月16日提交到预印本平台arxiv。
这篇论文的核心关于NSA(Natively Sparse Attention，原生稀疏注意力)。据『DeepSeek』，上下文建模对于下一代语言模型至关重要，但标准注意力机制的高计算成本带来了巨大的计算挑战。NSA（稀疏注意力）在提高效率同时，为提高模型能力提供新的方向，实现将算法创新与硬件对齐的优化相结合，进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，将粗粒度标记压缩与细粒度标记选择相结合，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，通过算术强度平衡算法设计实现了显着的加速，并针对现代硬件进行了实现优化。第二，支持端到端训练，在不牺牲模型性能的情况下减少预训练计算。
实验表明，使用 NSA 预训练的模型在一般基准、长上下文任务和基于指令的推理中保持或超过了全注意力模型。同时，NSA在64k长度序列的解码、前向传播和后向传播过程中实现比全注意力机制显著的加速，验证其在整个模型生命周期中的效率。
“此次『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，此次更新正是解决了原先大模型文字处理的问题。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，相比原先的结构有更慢的性能衰减，这导致长思维链的 COT 效果会更好，对于复杂数学推导非常有价值。
据业内人士分析，『DeepSeek』此次是剑指大模型最核心的注意力机制。Transformer架构是现有大部分大模型繁荣的基础，但其核心算法注意力机制存在先天问题：为了理解和生成，会阅读文本里的每个词，并拿它与其他所有词作比较，导致处理文本越长，技术就会越卡，甚至崩溃。
通过NSA新架构，和Transformer原先传统的注意力机制相比，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。
值得注意的是，此次论文作者中，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，袁景阳目前是北京大学硕士研究生，研究领域包括LLM和AI for Science，目前是『DeepSeek』的实习生，据袁景阳个人主页，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』GPU。而梁文锋的训练思路似乎与马斯克截然相反，更关注如何在更少算力消耗下，达到更好的计算效果。
有趣的是，对于马斯克坚持大力出奇迹的思路，另一家国内大模型独角兽“月之暗面”几乎在同时提出挑战。
2月18日，就在『DeepSeek』论文发布当天，月之暗面创始人杨植麟也带领团队发布最新论文《MoBA: MIXTURE OF BLOCK ATTENTION FOR LONG-CONTEXT LLMS（直译为“MoBA：面向长上下文『大语言模型』的块注意力混合方法”）》，提出了与NSA类似的稀疏注意力框架MoBA，并设计了一套可以自由切换全注意力和稀疏注意力机制的方式，为已有的全注意力模型更多的适配空间。
据介绍，MoBA是“一种将混合专家（MoE）原理应用于注意力机制的创新方法”，旨在提高长文本处理效率。经过Kimi平台验证，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于仅关注部分键值。Kimi团队把完整的上下文划分成“块（block）”、让每个查询token自动关注最相关的KV（键值）块，从而实现长序列数据的高效处理，并提出一种新的top-k门控机制，无需额外训练参数，为每个查询token挑选出最相关的“块”，保证模型的注意力聚焦在包含最有用信息的“块”上。
Kimi团队表示，开展这项研究的原因在于，在传统注意力机制中，计算复杂度随着序列长度的增加而呈平方级增长，阻碍了模型对长序列的高效处理。MoBA架构能够轻松融入现有模型，不需要高昂的训练成本，并实现与全注意力模式的无缝切换。
国产AI竞赛正在日益加剧中。1月20日，中国AI初创公司深度求索（『DeepSeek』）推出大模型『DeepSeek』-R1。作为一款开源模型，R1在数学、代码、自然语言推理等任务上的性能能够比肩OpenAI o1模型正式版，并采用MIT许可协议，支持免费商用、任意修改和衍生开发等。春节假期后，国内多个行业龙头公司均宣布接入『DeepSeek』。
2月8日，QuestMobile数据显示，『DeepSeek』在1月28日的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，成为史上最快达成这一里程碑的应用。
『DeepSeek』的爆发正在重塑中国大模型行业，从过去的“烧钱换估值”转向关注技术性价比与商业化闭环。在这个日新月异的赛道，由『DeepSeek』引领的开源已成为大模型整体潮流，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，包含目前全球范围内参数量最大、性能最好的开源视频生成模型阶跃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。
