DeepSeek-R1 登上《Nature》封面：只花了 200 万，没蒸馏 OpenAI

雷峰网讯 DeepSeek-R1 又开先例，成为首个登上《Nature》封面的中国大模型。 2025 年春节，DeepSeek-R1 横空出世，因其极低的训练成本引发病毒式传播。 八个月过去，这一成果带着 Nature 的金字招牌再次回到公众视野中央，只为一件事：技术透明。 这篇名为 DeepSeek-R1 incentivizes reasoning in LLMs through reinforcement learning 的《Nature》 封面论文由创始人梁文锋担任通讯作者。文中首次确认了此前流传的DeepSeek R1 训练成本，约 29.4 万美元，折合人民币约 208 万，并进一步披露了模型训练中采用的数据类型、强化学习方案等技术细节。 在揭开这一里程碑式大模型的面纱之外，这篇论文更大的意义，是 DeepSeek-R1 作为全球首个经历了同行评审的大语言模型，将大模型研究推向了更透明、可重复的方向。 此前业内通行的做法，是科技公司在自家官网、论文预印本网站 arXiv或知名技术论坛上发布突破性成果及基准测试分数，大部分模型 API 随后即向公众开放。这一过程绕开了传统学术评价体系中的同行评审环节，而 DeepSeek 团队则主动接受了这一来自学术界的审视。 根据 《Nature》公布的补充信息显示，评审意见主要集中在实验评估、模型安全性和伦理风险等方面，要求补充 OOD（分布外）测试、中间阶段性能分析、误用讨论等工作。正是针对上述同行评审意见，DeepSeek 团队才增加了对数据类型等训练细节的披露，并进一步证明了成果的安全性。 “这是一个非常值得欢迎的先例，“论文评审之一，Hugging Face 机器学习工程师 Lewis Tunstall 表示，”如果我们没有公开分享这一过程大部分内容的规范，那么将很难评估这些系统是否构成风险。“ 公开训练细节，回应“蒸馏”质疑 那么在最新版本的论文中， DeepSeek 团队都补充了