DeepSeek-R1大语言模型的研究论文以封面文章的形式发表在国际权威期刊《自然》（Nature）上，标志着其成为全球首个经过同行评审的主流大语言模型。该论文详细披露了模型训练过程，并回应了关于蒸馏的质疑，强调模型数据全部来自互联网，不含专门的蒸馏环节。Nature杂志肯定了同行评审在抑制AI行业过度炒作、验证模型宣传方面的作用。DeepSeek-R1还经过了全面的安全性评估，显示其安全性处于领先水平。

🌟 DeepSeek-R1模型研究论文荣登《自然》封面，成为全球首个获得同行评审的主流大语言模型。这一成就标志着AI模型研究进入了一个更加透明和可信的阶段，满足了业界对模型验证的需求。

🔬 论文详细披露了DeepSeek-R1的训练细节，并回应了关于模型蒸馏的质疑。DeepSeek团队声明，模型训练数据全部来自互联网，不包含任何专门的蒸馏环节，尽管可能包含GPT-4生成的内容，但并非有意为之，并提供了详细的数据污染减轻流程。

🛡️ DeepSeek-R1模型经过了全面的安全性评估，其安全性表现优于同期发布的前沿模型。这对于在AI技术日益普及的背景下，防范模型宣传带来的潜在社会风险至关重要。

📈 《自然》杂志的评价强调了独立同行评审的重要性，认为这是抑制AI行业过度炒作、确保技术健康发展的有效方式，填补了主流大模型缺乏独立验证的空白。

DeepSeek再度开创历史！由DeepSeek团队共同完成、梁文锋担任通讯作者的DeepSeek-R1推理模型研究论文，登上了国际权威期刊《自然（Nature）》的封面。

与今年1月发布的DeepSeek-R1的初版论文相比，本次论文披露了更多模型训练的细节，并正面回应了模型发布之初的蒸馏质疑。

DeepSeek-R1也是全球首个经过同行评审的主流大语言模型。Nature评价道：目前几乎所有主流的大模型都还没有经过独立同行评审，这一空白“终于被DeepSeek打破”。

在长达64页的同行评审文件中，DeepSeek介绍，DeepSeek-V3 Base（DeepSeek-R1的基座模型）使用的数据全部来自互联网，虽然可能包含GPT-4生成的结果，但绝非有意而为之，更没有专门的蒸馏环节。DeepSeek也在补充材料中提供了训练过程中减轻数据污染的详细流程，以证明模型并未在训练数据中有意包含基准测试，从而提升模型表现。此外，DeepSeek对DeepSeek-R1的安全性进行了全面评估，证明其安全性领先同期发布的前沿模型。

《自然》杂志认为，随着AI技术日渐普及，大模型厂商们无法验证的宣传可能对社会带来真实风险。依靠独立研究人员进行的同行评审，是抑制AI行业过度炒作的一种有效方式。