Google Gemma 4 26B-A4B-it 和 DeepSeek V4 系列都在解决长上下文推理里的同一个核心问题：Attention / KV cache 太贵。但它们选择的路线并不一样。Gemma 4 26B-A4B-it 作为 Google Gemma 4 系列里的 MoE 模型，一边用 MoE 降低 FFN/MLP 激活成本，一边用 Sliding Window / Hybrid Attention 把大多数层的视野限制在局部窗口，再用全局层补远距离信息；DeepSeek V4 系列则提出 CSA / HCA，通过压缩和稀疏化，让百万 token 上下文里的历史信息以更低成本被访问。本文不做厂商拉踩，只从工程视角讲清：它们各自省了什么，又把代价转移到了哪里。

关键词： Google Gemma 4、Gemma 4 26B-A4B-it、DeepSeek V4、MoE、Sliding Window Attention、Compressed Sparse Attention、CSA、Heavily Compressed Attention、HCA、KV Cache、长上下文、Attention、推理优化、模型架构

先看结论

• 结论 1： 以 Gemma 4 26B-A4B-it 为代表的 Google Gemma 4 MoE 路线，和 DeepSeek V4 系列路线，都在同时处理 FFN/MLP 与 Attention/KV 两本账；本文重点比较它们在 Attention/KV 账上的不同思路。
• 结论 2： 它们目标相近：减少长上下文下 attention 计算和 decode 阶段 KV 读取压力；但在“少存”上，DeepSeek V4 的压缩路线更直接，Gemma 的 sliding window 是否少存还取决于推理实现。
• 结论 3： Gemma 4 26B-A4B-it 的长上下文 attention 思路更像“固定局部窗口 + 周期性全局层”，用结构化的局部视野降低成本。
• 结论 4： DeepSeek V4 的 CSA/HCA 更像“压缩历史 + 稀疏选择 + 重度压缩”，希望在百万 token 上下文里，以更经济的方式访问远处历史信息。
• 结论 5： 两条路线没有简单优劣。它们都是在 Attention / KV 这本账上做收益和代价的重新配平。

如果只用一句话概括：

Gemma 4 26B-A4B-it 更像“多数时候看最近几页，少数时候翻全书”；DeepSeek V4 更像“先把全书压成索引和摘要，再按需稀疏检索”。

一、为什么这两个技术容易被放在一起比较

因为它们都在处理同一个问题：

长上下文下，标准 full attention 太贵。

在标准 Transformer 里，模型处理上下文时，本质上要让 token 之间做 attention。

生成阶段，也就是 decode 阶段，每生成一个新 token，当前 token 的 Q 都要去访问历史 token 的 K/V。

上下文越长，历史 token 越多，KV cache 就越大。

这会带来三类压力：

1. 存不存得下：KV cache 占显存
2. 读不读得动：decode 阶段反复读取历史 K/V
3. 算不算得起：attention 计算随着上下文增长变重

所以，几乎所有长上下文架构优化，最后都会回到一件事：

怎么让模型不用每次都完整、细粒度地看全部历史。

Gemma 4 26B-A4B-it 的 Sliding Window / Hybrid Attention 是一种答案。

DeepSeek V4 系列的 CSA/HCA 也是一种答案。

它们相似，是因为都在省 Attention / KV 这本账。

它们不同，是因为省法不一样。

二、先把标准 full attention 的问题讲清楚

为了理解这些优化，先看最朴素的 full attention。

假设上下文长度是 100K tokens。

如果是 full attention，一个位置理论上可以看前面所有位置：

当前 token -> 访问 1 到 99999 的历史 K/V

这很强，因为所有历史都在视野里。

但代价也很直接：

• prefill 阶段，长 prompt attention 计算重
• decode 阶段，每生成一个 token 都要读大量历史 KV
• 并发时，每个请求都有自己的 KV cache
• 上下文越长，KV cache 越容易成为显存和带宽瓶颈

如果上下文从 32K 变成 256K，再变成 1M，这个问题会越来越明显。

所以长上下文模型必须做取舍：

要么少看
要么粗看
要么挑重点看
要么换一种方式存历史

Gemma 4 26B-A4B-it 和 DeepSeek V4 系列的差异，就在这个地方。

这里先把范围说清楚：

Gemma 4 系列里既有 Dense 模型，也有 MoE 模型；本文讨论的是你提到的 google/gemma-4-26B-A4B-it 这条 MoE 路线，而不是泛指所有 Gemma 模型。

Gemma 4 26B-A4B-it 的关键结构信号是：

total params = 25.2B
active params = 3.8B
experts = 8 active / 128 total + 1 shared
sliding_window = 1024
context length = 256K
modality = text + image

所以它本身也是一个“双账本优化”模型：

MoE -> 处理 FFN / MLP 激活成本
Sliding Window / Hybrid Attention -> 处理 Attention / KV 成本

本文后面重点讲第二本账，也就是它和 DeepSeek V4 系列在 Attention / KV 路线上的差异。

三、Google Gemma 4 26B-A4B-it：MoE + Sliding Window / Hybrid Attention 的直觉

先看 Gemma 4 26B-A4B-it 的思路。

模型卡里有几个很关键的结构信号：

architecture = MoE
total params = 25.2B
active params = 3.8B
expert count = 8 active / 128 total + 1 shared
sliding_window = 1024
context length = 256K

这说明它不是一个简单的 dense 模型。

从三本账看，它同时做了两件事：

MoE：
每个 token 只激活一部分专家，降低 FFN / MLP 计算强度

Sliding Window / Hybrid Attention：
多数层主要看局部窗口，降低 Attention / KV 访问成本

相关材料里还提到，Gemma 4 采用 hybrid attention，不是纯 full attention：

多数层使用 sliding / local attention
少数层插入 full / global attention

这个设计的直觉很容易理解。

语言模型处理很多局部连续文本时，其实最近上下文最重要。

比如：

• 当前句子的语法
• 当前段落的指代
• 代码附近的变量和缩进
• 连续推理步骤里的上一步结论
• 对话里最近几轮的上下文

所以 Gemma 4 26B-A4B-it 的局部 attention 可以理解成：

大多数时候，模型先认真看附近内容。

如果窗口是 1024，当前 token 主要访问最近 1024 个 token 的历史信息，而不是每一层都全局看。

这会显著降低 attention 的计算和 KV 读取压力。

但完全只看窗口也不行。

因为长上下文任务里确实会出现远距离依赖：

• 开头定义了规则，后面要用
• 文档前面有关键约束，后面要引用
• 代码仓库前面有接口定义，后面要修改实现
• 长对话早期给了目标，后面要保持一致

所以 hybrid attention 的价值在于：

局部层：便宜，保证近处上下文连续性
全局层：更贵，但负责远距离信息整合

这不是“只看最近”，而是：

多数层局部看，少数层全局看。

四、Gemma 4 26B-A4B-it 里的 Sliding Window 到底省了什么

从三本账角度看，Sliding Window Attention 主要省的是 Attention / KV 账。

它省的是：

少算 attention
少读远距离 KV
降低长上下文下每层 attention 的访问范围

这里要特别补一句：

Sliding Window 最直接省的是“算”和“读”，不是天然、无条件地“少存”。

如果推理框架对局部 attention 层做了 rolling KV cache 或窗口外 KV eviction，那么 local layer 确实可以少存一部分历史 KV。

但在 hybrid attention 结构里，global attention 层仍然可能需要更长范围的历史信息；而且有些推理实现为了简单和兼容，也可能不会把窗口外 KV 立即丢掉。

所以更严谨的说法是：

Sliding Window：
直接收益 = 少算、少读
少存收益 = 有条件成立，取决于模型结构和推理实现

如果 full attention 像是：

每写一句话都把整本书重新翻一遍。

那么 sliding window 更像：

写当前段落时，主要翻最近几页。

这个设计非常工程化。

它的好处是：

• 规则明确
• 成本可控
• 实现相对直观
• 对局部连续任务友好
• 对长上下文部署更可控

但代价也很明确：

窗口外的信息，在局部层里不可直接访问。

所以它通常需要配合：

• 全局 attention 层
• attention sink
• RoPE / 位置编码设计
• 训练阶段的长上下文适配
• 系统层的上下文组织

否则，只靠固定窗口，很容易在远距离精确召回任务里出问题。

五、DeepSeek V4 系列：CSA/HCA 的直觉

再看 DeepSeek V4 系列。

DeepSeek V4 不是单一模型，而是一个系列。模型卡里明确列出两个主要版本：

DeepSeek-V4-Flash：
284B total params / 13B activated params
1M context

DeepSeek-V4-Pro：
1.6T total params / 49B activated params
1M context

两者都是 MoE 模型，都支持 1M 上下文；区别主要在规模和定位：

Flash：
更偏高效率、轻量化、成本友好

Pro：
更偏高能力、高推理上限

DeepSeek V4 系列模型卡里提到，它采用了 hybrid attention architecture，组合了：

CSA = Compressed Sparse Attention
HCA = Heavily Compressed Attention

官方材料里还给了一个很强的说法，不过要注意，这个数字明确指向 DeepSeek-V4-Pro：

在 1M-token context 设置下，DeepSeek-V4-Pro 相比 DeepSeek-V3.2 只需要 27% 的 single-token inference FLOPs 和 10% 的 KV cache。

这个数字是官方声明，真实业务仍要本地验证；同时也不应直接泛化成 Flash 版本一定有完全相同的比例。

但它传递出的方向很明确：

DeepSeek V4 系列的长上下文优化，不只是限制最近窗口，而是进一步在“历史怎么被压缩、怎么被稀疏访问”上做文章。

我们可以先从名字拆开。

Compressed Sparse Attention 里有两个关键词：

Compressed：压缩
Sparse：稀疏

也就是说，它不是让模型完整保存并访问所有历史细节，而是：

先压缩历史表示
再稀疏选择值得看的历史部分

Heavily Compressed Attention 则更进一步：

对一部分历史使用更重度压缩的表示

这背后的直觉是：

在百万 token 上下文里，不可能让每个位置都以同样细粒度、同样成本被访问。

有些信息需要细看。

有些信息只需要粗略摘要。

有些远处历史只需要保留索引级线索。

CSA/HCA 就是在尝试把这些不同粒度的历史访问组织起来。

从工程直觉上看，CSA/HCA 很像一种“索引优化”。

标准 full attention 像是：

每次都全量扫描历史

CSA/HCA 则更像：

先把历史分块、压缩、建摘要或索引
再稀疏选择相关部分做更贵的 attention

也就是说，它不只是把历史压小，还在改变“查询历史”的方式：

从全量扫描，变成带压缩索引的选择性访问。

六、CSA 和 HCA 分别可以怎么理解

先说 CSA。

Compressed Sparse Attention 可以理解成：

把长历史压缩成更紧凑的表示，再从中稀疏选择相关部分参与 attention。

它不是简单按距离切掉远处历史。

它更像：

远处历史仍然可能被访问
但不是以原始完整 KV 的方式被每次全量访问

所以 CSA 的关键不是“只看近处”，而是：

压缩后挑重点。

再说 HCA。

Heavily Compressed Attention 可以理解成：

对更长距离、更大范围的历史，采用更重度压缩的注意力表示。

如果 CSA 像是：

把长文档做成章节摘要和索引，再挑相关章节看。

那么 HCA 更像是：

把很久以前的内容进一步压成高密度人物关系卡、时间线卡、主题卡。

它牺牲的是细粒度访问能力。

换来的是：

更低的 KV 存储
更低的读取成本
更适合百万 token 级上下文

不过这里也要注意一个细节：

CSA/HCA 不一定意味着所有存储项都变少。

如果系统为了稀疏选择而额外保存块级摘要、索引、路由信息或压缩后的历史表示，那么“辅助结构”本身也要占空间。

它真正追求的是总账更划算：

多存一点摘要 / 索引 / 压缩辅助信息
换取少读大量原始历史 KV
以及少算全局 attention

所以 CSA/HCA 更准确的理解不是“绝对少存”，而是：

用更聪明的存，换更少的读和算。

这和 sliding window 很像，因为目标都是少读少算。

但它们的选择规则不同。

七、最核心差异：固定距离裁剪 vs 压缩稀疏选择

现在可以把两条路线放在一起看。

Gemma 4 26B-A4B-it 的 Sliding Window

核心规则是：

按距离决定主要可见范围

也就是：

近处高优先级，远处先不看，少数全局层再补。

它更像一种结构化、规则明确的局部视野。

优势是：

• 简单清晰
• 成本可控
• 局部上下文稳定
• 工程实现相对直观

风险是：

• 窗口外信息需要全局层补
• 远距离精确召回要实测
• 如果任务强依赖早期细节，可能需要额外上下文管理

DeepSeek V4 系列的 CSA/HCA

核心规则是：

按压缩表示和稀疏选择组织历史访问

也就是：

远处信息不一定直接丢掉，而是以更压缩、更稀疏的方式保留和访问。

它更像一种面向超长上下文的分层历史访问机制。

优势是：

• 更适合 1M 级别上下文设定
• 远距离信息有机会以压缩形式保留
• KV cache 理论上可以压得更狠
• 不只是简单局部窗口

风险是：

• 压缩或选择错误时，关键信息可能丢失
• 架构和 kernel 更复杂
• 框架支持要求更高
• 真实业务仍需要验证召回质量和稳定性

所以最短的区别可以写成：

Sliding Window：
用固定局部窗口减少历史访问。

CSA/HCA：
用压缩和稀疏选择降低历史访问成本。

八、一个剧组类比：最近几集 vs 全剧索引

为了更直观，可以用影视剧组类比。

假设你在拍一部长剧，现在已经拍到第 80 集。

编剧要写第 80 集时，需要参考前面剧情。

Sliding Window 像什么

Sliding Window 像是：

编剧主要翻最近 3 集剧本。

因为最近剧情通常最重要：

• 人物刚说过什么
• 当前冲突是什么
• 上一集埋了什么伏笔
• 当前场景发生在哪里

这很高效。

但问题是，如果第 5 集埋了一个关键伏笔，最近 3 集里没有提到，那就需要别的机制提醒编剧。

这就是为什么需要全局层或其他补偿机制。

CSA 像什么

CSA 更像是：

编剧手里有全剧压缩大纲和重点索引。

他不逐字翻前 79 集原文，而是先看：

• 人物关系索引
• 关键伏笔列表
• 章节摘要
• 当前剧情相关片段

它的优势是，即使信息来自很早的剧集，也可能通过索引被找回来。

但问题是，如果大纲压缩得不好，或者索引没把关键伏笔标出来，编剧也会漏掉信息。

HCA 像什么

HCA 更像：

对很久以前的剧情，只保留高密度人物卡和事件卡。

它不会保留所有台词细节，但能保留大方向：

• 谁和谁有关系
• 谁欠了谁一个承诺
• 哪个组织曾经出现过
• 哪条主线还没有收束

这对超长故事很有用。

但它也意味着：

细节级别的原文召回能力会依赖压缩质量和选择机制。

九、它们和 MLA 又是什么关系

前面我们还讨论过 MLA。

很多人会把 MLA、CSA、HCA 放在一起看，这是有道理的。

因为它们都在处理 Attention / KV 账。

但侧重点不一样。

MLA 更像是在问：

每个 token 的 K/V 本身，能不能用更紧凑的 latent 表示来存？

所以 MLA 处理的是：

K/V 表示怎么压缩
KV cache 每个位置怎么变小

而 CSA/HCA 更像是在问：

超长历史里，哪些信息以什么粒度继续被看见？

所以 CSA/HCA 处理的是：

历史怎么组织
远近信息怎么分层
哪些位置稀疏访问
哪些内容重度压缩

可以这样记：

MLA：
KV 表示层，解决每个 KV 怎么存得更小

CSA/HCA：
历史组织层，解决超长历史怎么压缩、筛选和访问

Sliding Window：
访问范围层，解决每层主要看多远

它们都在优化 Attention / KV 账，但切入层次不一样。

如果用一个档案系统来类比：

MLA：
把每份档案本身压缩存档

Sliding Window：
当前只翻最近一叠档案

CSA/HCA：
给全库做摘要、索引和分层检索

所以 MLA 和 CSA/HCA 也不是互斥的。

理论上，MLA 可以先把基础 KV 表示压小；CSA/HCA 再额外组织索引、摘要和稀疏访问路径。

但这也意味着：

MLA + CSA/HCA：
基础 KV 更小
+ 可能额外存摘要 / 索引 / 路由结构
+ 换取超长历史下更少的读和算

这再次说明：优化不是免费午餐，而是在不同成本项之间重新配平。

十、为什么 CSA/HCA 看起来很像 RAG

讨论到这里，很容易产生一个直觉：

CSA/HCA 这种“压缩、建索引、稀疏选择”的思路，怎么有点像 RAG？

这个直觉是对的。

因为两者都在解决同一个底层问题：

信息太多，不能每次全量扫描。

RAG 的典型流程是：

文档切块
-> embedding
-> 向量索引 / BM25 / hybrid search
-> top-k 检索
-> rerank
-> 放进 prompt

CSA/HCA 的工程直觉则更像：

历史 token / block
-> 压缩表示
-> 稀疏选择
-> 只访问相关历史表示

所以可以这样类比：

RAG：
模型外部知识库的检索优化

CSA/HCA：
模型内部上下文历史的检索优化

当然，它们并不完全一样。

RAG 是显式系统：

• 文档在模型外部
• 索引通常是向量库、关键词索引或混合检索
• 检索结果会以文本形式拼进 prompt
• 检索和生成是两个模块

CSA/HCA 是模型内部机制：

• 历史来自当前上下文
• 压缩和选择发生在模型内部
• 被访问的不是原始文本块，而是 hidden state / KV / 压缩表示
• 它通常和模型训练、attention 计算、推理 kernel 绑定在一起

但底层心智是相通的：

全量扫描 -> 索引访问
原文全读 -> 压缩表示
无差别上下文 -> 候选筛选

这也是为什么长上下文和 RAG 并不是简单替代关系。

RAG 解决的是：

信息太多，哪些应该先进入上下文？

CSA/HCA 解决的是：

信息已经在上下文里，模型内部怎么更便宜地组织和访问？

一句话：

长上下文 attention 优化，越来越像在给模型内部的“历史记忆库”做存储格式、索引结构和查询计划优化。

十一、从工程部署看，它们各自的验证重点不同

如果你要在真实业务里选择或评估这类模型，不要只看模型卡写了多长 context。

要问：

它的长上下文优化方式，和我的业务信息分布是否匹配？

如果是 Sliding Window 路线

重点验证：

远距离召回是否稳定
窗口外关键信息能不能通过 global layers 被利用
长文档前部信息在后部提问时是否容易丢
代码仓库里远处定义能否被正确引用

适合重点测：

• 长文档问答
• 早期规则后续引用
• 长代码文件跨段修改
• 多轮对话中早期约束保留

如果是 CSA/HCA 路线

重点验证：

压缩历史后，细节是否丢失
稀疏选择是否能命中关键证据
百万 token 下的召回质量是否稳定
不同任务类型下是否有压缩偏差

适合重点测：

• 超长文档检索式问答
• 多跳长距离推理
• 大量工具日志后的关键线索追踪
• 早期低频细节召回

两者都要测的指标

无论哪条路线，都建议跑：

Context scaling：
32K / 128K / 256K / 1M prompt
固定输出长度
看 TTFT、decode tokens/s、显存峰值

Recall test：
把关键事实放在开头、中间、结尾
测试不同位置的信息召回

Concurrency test：
固定长上下文
batch 1 / 4 / 8
看吞吐、单请求速度、tail latency

因为长上下文不是只看“能不能塞进去”。

更重要的是：

塞进去以后，模型能不能稳定、便宜、准确地用起来。

十二、不要把不同路线理解成谁替代谁

这篇文章刻意不做“谁更好”的判断。

原因很简单：

技术路线只有适配问题，没有脱离场景的绝对优劣。

Gemma 4 26B-A4B-it 的 sliding / hybrid attention，更像一种清晰、规整、工程友好的局部-全局折中。再叠加 MoE 后，它实际上是：

MoE 处理 FFN / MLP 激活成本
Sliding / Hybrid Attention 处理 Attention / KV 访问成本

DeepSeek V4 系列的 CSA/HCA 更像一种面向百万 token 上下文的压缩-稀疏访问机制。具体到模型定位上，Flash 和 Pro 共享这条长上下文架构方向，但一个更偏效率，一个更偏能力上限。

它们都不是免费午餐。

Gemma 4 26B-A4B-it 路线的核心代价是：

窗口外信息需要全局层或其他机制补偿

DeepSeek V4 系列路线的核心代价是：

压缩和稀疏选择本身必须足够可靠
额外的摘要 / 索引 / 路由结构也要被管理好

所以真正的判断方式不是：

谁更先进？

而是：

我的任务更依赖局部连续性，还是超长距离稀疏召回？
我的部署更看重实现稳定，还是极限长上下文成本？
我的推理框架是否支持对应结构？
我的压测能否覆盖该技术的主要风险？

十三、最后总结

Google Gemma 4 26B-A4B-it 和 DeepSeek V4 系列的长上下文优化思路，表面上都在讲 attention。

但从工程视角看，它们真正处理的是同一本账：

Attention / KV cache 成本账。

Gemma 4 26B-A4B-it 的 Sliding Window / Hybrid Attention 更像：

固定局部窗口
+ 少数全局层补远距离信息

DeepSeek V4 系列的 CSA/HCA 更像：

压缩历史表示
+ 稀疏选择重点
+ 对远距离历史做更重度压缩

两者共同的目标是：

少算 attention
少读 KV
尽量降低 KV cache 的总成本
让长上下文更可部署

不同的是：

Sliding Window 主要靠“限制距离”少算少读
CSA/HCA 主要靠“压缩、索引和稀疏选择”重组历史访问

如果只记住一句话，我会这么说：

Google Gemma 4 26B-A4B-it 更像用 MoE 处理 FFN 成本、再用局部窗口和全局层做长上下文折中；DeepSeek V4 系列更像用 MoE 处理 FFN 成本、再用 CSA/HCA 的压缩和稀疏选择组织百万 token 历史。其中 Flash 更偏效率，Pro 更偏能力上限。它们不是谁替代谁，而是对 Transformer 成本账的不同配平方式。

这也是看长上下文模型时最重要的心智：

不要只看 context length 写了多少，更要看模型到底用什么方式让这些历史被存下、被读到、被正确使用。