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

连日来，国产(chan)开源大模型DeepSeek的优异表现令人(ren)惊艳，其在自然(ran)语(yu)言处理和多任务推理方面(mian)的能力展现了强大的技术实(shi)力，尤其是在复杂问题解决和创造(zao)性任务中表现出色(se)。然(ran)而，DeepSeek R1和V3在面(mian)对(dui)越狱攻击等安全(quan)性挑(tiao)战时仍存在一定的局限(xian)性。例(li)如，模型可能会被恶意设计(ji)的输入误导，生成不符(fu)合预期或不安全(quan)的响应。这一安全(quan)短(duan)板并非DeepSeek所独有的难题，而是当前开源大模型的通病，其根本缺陷源于(yu)安全(quan)对(dui)齐机(ji)制(zhi)的深度不足。

为此，清华(hua)瑞莱联(lian)合团队提出了基于(yu)模型自我提升的安全(quan)对(dui)齐方式，将安全(quan)对(dui)齐与内省推理相结合，使大语(yu)言模型能够通过具有安全(quan)意识的思维链(lian)分析来检查潜(qian)在风险，实(shi)现基础模型自身能力的自主进化，可以应用(yong)于(yu)多种(zhong)开源、闭源模型。基于(yu)该方法，团队对(dui)DeepSeek-R1系列模型进行后训练，正式推出RealSafe-R1系列大模型。实(shi)验数据表明，RealSafe-R1安全(quan)性提升显著，在多个(ge)基准测试(shi)中有效增(zeng)强了对(dui)各种(zhong)越狱攻击的抵抗(kang)力，并减轻了安全(quan)与性能之间“跷跷板”现象，表现优于(yu)被认为安全(quan)性较好的闭源大模型Claude3.5、GPT-4o等，不仅为DeepSeek生态添砖加瓦，也为大语(yu)言模型树立了新的安全(quan)标杆。