里程碑！DeepSeek-R1 论文荣登《自然》封面，成首个经同行评审大语言模型，梁文锋为关键作者

9 月 17 日，国际权威期刊《自然》（Nature）第 645 期封面揭晓，由 DeepSeek 团队共同完成、梁文锋担任通讯作者的 DeepSeek-R1 推理模型研究论文赫然在列，这一事件在 AI 领域投下重磅炸弹。因为 DeepSeek-R1 自此成为全球首个经过严格同行评审的主流大语言模型，填补了行业空白，为大模型的学术验证树立全新标杆。

今年 1 月，DeepSeek 团队在预印本平台 arxiv 公布 DeepSeek-R1 相关论文时，便凭借独特的 “仅靠强化学习激发大模型推理能力” 研究成果，引发业内广泛关注，被赞为 “国产 AI 黑马”。自 1 月在 Hugging Face 发布以来，DeepSeek-R1 更是实力出圈，荣膺该平台复杂问题解决类模型下载量冠军，截至目前下载量超 1090 万次，人气居高不下。

此次登上《自然》封面的论文，相较 1 月未经同行评审的初版，进行了大幅优化与完善。一方面，团队根据评审意见，减少对模型的拟人化描述，让表述更贴合科学严谨性；另一方面，新增大量模型训练技术细节，涵盖数据类型、安全性考量等关键信息，还在长达 64 页的同行评审文件中，正面回应模型发布之初备受争议的蒸馏质疑。DeepSeek 介绍，DeepSeek-V3 Base（DeepSeek-R1 的基座模型）数据均来自互联网，虽或含 GPT-4 生成结果，但绝非刻意为之，更无专门蒸馏环节，同时在补充材料中详细阐释减轻数据污染的训练流程，力证模型 “清白”。

《自然》杂志对 DeepSeek-R1 此番突破给予高度评价，在社论中直言：当下几乎所有主流大模型都未经历独立同行评审，这一严重空白 “终于被 DeepSeek 打破”。在 AI 行业，未经证实的说法与炒作屡见不鲜，而 DeepSeek 此举无疑是迈向透明度与可重复性的重要一步。并且，在公开安全基准测试和内部安全研究里，DeepSeek-R1 表现卓越，多数基准超越 Claude-3.7-Sonnet、GPT-4o 等前沿模型，其强化学习组件独立训练，不依赖其他高能力模型输出或指导，安全性同样领先。

从投稿到发表，DeepSeek-R1 论文历经漫长审核周期。今年 2 月 14 日提交至《自然》，直至 7 月 17 日才被接收，9 月 17 日正式发布。期间，8 位外部专家参与同行评审，从原创性、方法论到稳健性，对论文进行全方位严苛评估。最终发布版本中，审稿报告与作者回复一并披露，文件长达 64 页，近论文篇幅 3 倍。审稿人提出上百条意见，大到数据污染、模型安全性关切，小到单词单复数细节，促使论文不断打磨完善。

作为 2023 年由幻方量化孵化、成立于杭州的人工智能公司，DeepSeek 在梁文锋领衔下，汇聚顶尖高校与国际机构技术专家。此次 DeepSeek-R1 论文登上《自然》封面，不仅是对团队技术实力的高度认可，更标志着中国在大模型基础研究领域取得重大突破，为全球 AI 行业科研透明度提供宝贵借鉴，激励更多 AI 公司投身模型评审，推动行业健康、有序发展。

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