DeepSeek-R1登《自然》封面：全球首个获同行评审认证的开源大模型

由DeepSeek团队研发、梁文锋担任通讯作者的开源AI模型DeepSeek-R1相关研究论文，于9月17日正式登上国际权威期刊《自然》（Nature）封面。该论文详细披露了模型训练方法的核心技术细节，并首次通过同行评审验证其科学性，成为全球首个获此认证的主流大语言模型。

研究表明，DeepSeek-R1采用纯强化学习框架训练大规模推理模型，通过”解决问题获奖励”的机制设计，显著降低对人类标注数据的依赖。与今年1月发布的初版论文相比，此次研究不仅公开了完整的训练参数配置方案，还系统回应了此前关于模型蒸馏技术的争议。实验数据显示，该模型在代码补全等复杂任务中，算力消耗仅为同类头部模型的三分之一。

《自然》期刊在编者按中特别指出，当前绝大多数主流大语言模型尚未接受独立学术评审，DeepSeek-R1的发表填补了这一关键空白。团队同时透露，基于该技术的下一代智能体系统已进入内部测试阶段，其”双模式推理”架构可实现任务执行的自主优化学习。这项突破性进展为降低AI研发门槛、推动开源生态发展提供了重要技术支撑。