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2月23日，清华大(da)学与瑞莱智慧联合团队推出大(da)语言模(mo)型RealSafe-R1。该模(mo)型基于DeepSeek R1进(jin)行深度优化(hua)与后训(xun)练(lian)，在确保性(xing)能稳(wen)定的基础(chu)上(shang)，实现了安全性(xing)的显著提(ti)升，表现优于被认为安全性(xing)较(jiao)好的闭(bi)源大(da)模(mo)型Claude3.5、GPT-4o等，为开源大(da)模(mo)型安全发展与风险治(zhi)理提(ti)供了创新(xin)性(xing)解决方案。

连日来，国产开源大(da)模(mo)型DeepSeek的优异表现令人惊艳(yan)，其在自然语言处(chu)理和多任务推理方面的能力展现了强(qiang)大(da)的技术实力，尤其是在复(fu)杂问题解决和创造性(xing)任务中表现出色。然而，DeepSeek R1和V3在面对越狱攻击等安全性(xing)挑战时仍存在一(yi)定的局限性(xing)。例如，模(mo)型可能会被恶意设计(ji)的输入误导(dao)，生成(cheng)不符(fu)合预期或(huo)不安全的响应。这(zhe)一(yi)安全短板并非DeepSeek所独有的难题，而是当前开源大(da)模(mo)型的通病，其根本缺陷源于安全对齐机(ji)制的深度不足。

为此，清华瑞莱联合团队提(ti)出了基于模(mo)型自我提(ti)升的安全对齐方式，将安全对齐与内省推理相(xiang)结合，使大(da)语言模(mo)型能够通过具有安全意识(shi)的思维链分析来检查潜在风险，实现基础(chu)模(mo)型自身能力的自主进(jin)化(hua)，可以应用于多种(zhong)开源、闭(bi)源模(mo)型。基于该方法(fa)，团队对DeepSeek-R1系列模(mo)型进(jin)行后训(xun)练(lian)，正式推出RealSafe-R1系列大(da)模(mo)型。实验数据表明，RealSafe-R1安全性(xing)提(ti)升显著，在多个基准测试中有效增强(qiang)了对各种(zhong)越狱攻击的抵抗力，并减轻了安全与性(xing)能之间“跷跷板”现象，表现优于被认为安全性(xing)较(jiao)好的闭(bi)源大(da)模(mo)型Claude3.5、GPT-4o等，不仅为DeepSeek生态添砖加瓦，也为大(da)语言模(mo)型树立(li)了新(xin)的安全标杆。