刷新 Nature 历史！DeepSeek-R1 首个接受顶级学术体检的大模型，一战封神（附DeepSeek使用指南）

DeepSeek-R1 训练方法相关论文已于 2025 年 9 月 17 日正式发表在《自然》杂志，并登上当期封面。该研究由 DeepSeek-AI 团队完成，通讯作者为梁文锋。论文核心内容如下：

（一）纯强化学习激发推理能力

DeepSeek-R1 采用“纯强化学习”训练流程，无需大量人工标注的推理示范，仅通过“答题正确→奖励、错误→惩罚”的试错机制，让模型自主学习并逐步生成可解释的推理步骤。

（二） 多阶段 pipeline

DeepSeek-R1-Zero：完全去掉监督微调冷启动，仅用群组相对策略优化（GRPO）+ 规则奖励，在数学、代码等任务上实现自我进化。

DeepSeek-R1：在 Zero 基础上引入少量高质量冷启动数据与拒绝采样，再进行第二轮强化学习，兼顾通用场景的有用性与无害性

（三） 性能表现

在数学基准测试中，DeepSeek-R1-Zero 得分 77.9%，DeepSeek-R1 进一步提升至 79.8%；在编程竞赛及研究生级 STEM 题目上同样优于传统大模型。

（四） 学术与行业意义

成为首个经过《自然》同行评审的主流大语言模型，填补了主流模型缺乏独立学术审查的空白

（五） 开源与影响

模型已在 Hugging Face 开源，下载量超 1090 万次；Nature 评论认为其开放模式有助于建立公众信任，推动 AI 行业从“技术竞赛”走向“科学纪律”。

总结

DeepSeek-R1 通过强化学习自主习得推理策略的研究方法、严格的同行评审流程以及全面开源的举措，为提升大模型推理能力与可信性提供了新的范式。

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