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2月(yue)23日，清华(hua)大学与瑞(rui)莱智慧联合团(tuan)队推出大语言模型RealSafe-R1。该模型基于DeepSeek R1进行深度优化与后(hou)训练，在确保性能稳定的基础上，实现(xian)了安全性的显著提升，表现(xian)优于被认为安全性较好的闭源大模型Claude3.5、GPT-4o等，为开源大模型安全发展与风(feng)险治(zhi)理提供了创新性解决方案(an)。

连日来，国产开源大模型DeepSeek的优异表现(xian)令人惊(jing)艳，其在自然语言处理和多任务(wu)推理方面(mian)的能力展现(xian)了强(qiang)大的技术实力，尤其是(shi)在复杂(za)问题解决和创造性任务(wu)中表现(xian)出色。然而，DeepSeek R1和V3在面(mian)对越狱攻击等安全性挑(tiao)战时仍存在一定的局限性。例如，模型可(ke)能会被恶意设(she)计的输入误(wu)导，生成不符合预期或不安全的响应。这一安全短板并非DeepSeek所独有的难题，而是(shi)当前(qian)开源大模型的通病，其根本缺陷源于安全对齐机制的深度不足。

为此，清华(hua)瑞(rui)莱联合团(tuan)队提出了基于模型自我提升的安全对齐方式(shi)，将安全对齐与内省推理相结合，使大语言模型能够通过具有安全意识的思维链(lian)分(fen)析来检查潜在风(feng)险，实现(xian)基础模型自身能力的自主进化，可(ke)以应用于多种开源、闭源模型。基于该方法，团(tuan)队对DeepSeek-R1系列模型进行后(hou)训练，正式(shi)推出RealSafe-R1系列大模型。实验(yan)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(qiang)了对各种越狱攻击的抵抗力，并减轻了安全与性能之间“跷跷板”现(xian)象，表现(xian)优于被认为安全性较好的闭源大模型Claude3.5、GPT-4o等，不仅(jin)为DeepSeek生态(tai)添砖加瓦，也为大语言模型树(shu)立了新的安全标杆。