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2月23日，清华大学(xue)与瑞莱智慧(hui)联合团队推(tui)出大语言模型RealSafe-R1。该模型基于DeepSeek R1进行深度优化与后训练，在确保性能稳定的(de)基础上，实(shi)现了安全性的(de)显著提升，表现优于被认(ren)为安全性较好的(de)闭源大模型Claude3.5、GPT-4o等，为开源大模型安全发展与风险治理提供了创新性解决方案。

连日来，国产开源大模型DeepSeek的(de)优异表现令人惊艳，其在自然(ran)语言处理和多任务推(tui)理方面的(de)能力展现了强大的(de)技术实(shi)力，尤(you)其是(shi)在复杂(za)问题解决和创造性任务中表现出色。然(ran)而，DeepSeek R1和V3在面对越狱攻击(ji)等安全性挑战时仍存在一定的(de)局限性。例如，模型可能会(hui)被恶意设(she)计的(de)输入误导，生成不符合预期或不安全的(de)响应。这一安全短板并非DeepSeek所独有的(de)难题，而是(shi)当前开源大模型的(de)通病，其根本缺陷源于安全对齐机制的(de)深度不足。

为此，清华瑞莱联合团队提出了基于模型自我提升的(de)安全对齐方式，将安全对齐与内省推(tui)理相结合，使大语言模型能够通过具有安全意识的(de)思维链分析来检查潜在风险，实(shi)现基础模型自身能力的(de)自主进化，可以应用于多种开源、闭源模型。基于该方法(fa)，团队对DeepSeek-R1系列模型进行后训练，正式推(tui)出RealSafe-R1系列大模型。实(shi)验数据表明，RealSafe-R1安全性提升显著，在多个基准测试中有效增强了对各种越狱攻击(ji)的(de)抵抗力，并减轻了安全与性能之间“跷跷板”现象，表现优于被认(ren)为安全性较好的(de)闭源大模型Claude3.5、GPT-4o等，不仅为DeepSeek生态添砖加瓦，也为大语言模型树立了新的(de)安全标杆。