DeepSeek-R1-Safe：中国大模型内生安全的里程碑与全球AI生态的重塑之径

TL;DR：

浙江大学与华为联合发布的DeepSeek-R1-Safe，作为国内首个基于昇腾千卡算力平台的安全基础大模型，通过全栈式创新显著提升了AI模型的内生防御能力，并在国产化软硬件生态中实现开源。这不仅标志着中国在平衡AI性能与安全治理方面取得关键突破，更为全球AI地缘政治竞争中的自主可控与开放生态树立了新标杆。

当前，人工智能技术的浪潮席卷全球，大模型作为其核心驱动力，已成为衡量国家创新实力与国际竞争力的战略高地。然而，伴随其指数级发展而来的，是日益凸显的安全风险与伦理挑战。从谷歌Gemini模型被利用进行网络攻击¹到三星ChatGPT信息泄露²，全球主流大模型频现虚假/有害内容生成、数据偏见、信息泄露等安全问题，这不仅威胁着企业机密与个人隐私，更触及国家信息安全的红线。面对这一全球性难题，浙江大学与华为计算产品线携手，重磅推出了DeepSeek-R1-Safe基础大模型，以“内生安全”的理念，为中国乃至全球AI的可信发展提供了关键性的“中国方案”。

技术原理与内生安全创新：从语料到算力的全栈突破

DeepSeek-R1-Safe的发布，并非仅仅是性能上的简单迭代，而是在大模型安全性维度上的一次系统性、全栈式的技术突破。其核心在于构建了一套覆盖“高质量安全语料—平衡优化的安全训练—全链路自主可控软硬件平台”的全栈式安全训练框架，将安全能力深植于模型的“思考”与“表达”之中。

安全语料构建：注入内生安全基因

传统大模型在面对越狱攻击时表现出的脆弱性，根源之一在于训练语料的不足。DeepSeek-R1-Safe团队从后训练源头入手，创新构建了具备多元维度融合、安全价值对齐与越狱攻防强化三大特征的安全训练语料。具体而言：

• 多元维度融合：通过系统梳理全球13个国家24项法律法规，构建了覆盖14类主流风险的合规基准，确保模型在处理复杂问题时能遵循广泛的安全规范。
• 安全价值对齐：创建“风险问题-安全思维链-安全回答”三元组语料库，通过显式注入安全思维链，使模型具备主动风险判断与合规推导能力，而非被动过滤。
• 越狱攻防强化：引入前沿越狱方法以丰富攻击样本策略，引导模型有效抵御诱导，显著增强了模型在真实场景中的安全鲁棒性。

此外，该团队还提出“维度匹配-价值引导-安全检验”三位一体的全链路语料质控框架，通过模型自动化评估与专家轻量化校验，实现安全语料的高效自动化清洗与生成，确保了训练数据的质量与效率。

安全训练范式：性能与安全的精妙平衡

DeepSeek-R1-Safe的另一大技术亮点在于其创新的安全训练范式，旨在实现安全思维与模型效能的平衡优化：

• 安全监督训练：首创安全核心思维模式预对齐机制，在基础训练前提炼安全语料中的核心思维模式与模型认知架构进行预对齐，实现快速安全思维引导。同时，通过动态感知高效精准补偿机制，微调非安全相关参数快速补偿性能，确保安全强化不以通用性能为代价。
• 安全强化训练：通过多维可验证安全强化学习机制，提出多维细粒度安全奖励信号体系，并创新运用性能-安全帕累托最优组合策略，使模型在对抗性环境中学会自主权衡与决策，实现安全与通用能力的协同优化。

性能测评：突破性的安全跃升与通用性能的坚守

实测数据显示，DeepSeek-R1-Safe在安全性能上实现了显著跃升：

• 针对有毒有害言论、政治敏感内容、违法行为教唆等14个维度的普通有害问题，整体防御成功率近100%，超越同期主流模型4%～13%。²
• 面对情境假设、角色扮演、加密编码等多个越狱模式，整体防御成功率超过40%，领先同期模型16%～23%。²
• 与此同时，在MMLU、GSM8K、CEVAL等通用能力基准测试中，DeepSeek-R1-Safe相比原DeepSeek-R1的性能损耗在1%以内，实现了通用性能的“基本无损”，与Qwen-3-235B、Kimi K2-1T等头部模型性能相当²。

这一成果颠覆了“安全与性能不可兼得”的传统认知，展现了“内生安全”设计的巨大潜力。

国产算力平台与产业生态重塑：自主可控的基石

DeepSeek-R1-Safe不仅是算法层面的创新，更是国产软硬件生态全流程自主可控的一次重要实践。该模型首次实现了基于昇腾千卡算力平台的千亿级参数模型安全训练。整套训练流程部署于128台服务器、共计1024块昇腾国产AI卡组成的千卡集群²，这是国内高校首次在如此大规模的昇腾算力平台上完成对DeepSeek-R1这种671B参数规模大模型的全流程安全训练，标志着国产算力平台在支撑尖端大模型训练方面的成熟度与稳定性迈上新台阶。

更值得关注的是，联合团队基于昇腾服务器分布式训练环境，构建并共享了服务器间环境依赖同步、数据与权重共享、协同训练推理等一系列开发工具，显著提升了昇腾千卡集群训练千亿级参数模型的通达性、可用性与稳定性²。这不仅是技术工程上的突破，更是为未来更多国产大模型在自主可控平台上生根发芽奠定了坚实基础。

DeepSeek-R1-Safe的全面开源（遵循MIT License，发布至ModelZoo、GitCode、Github、Gitee及ModelScope等社区²），更是DeepSeek系列模型“开源打败闭源”策略的延续³。此前，DeepSeek已获得16家国产AI芯片企业和10家国内云计算巨头的广泛支持⁴，形成了一个蓬勃发展的国产AI生态。DeepSeek-R1-Safe的开源将进一步激活这一生态，吸引更多开发者参与到国产安全大模型的创新与应用中来，加速构建一个自给自足、充满活力的中国AI技术生态系统³，有效应对美国等西方国家的技术围堵与制裁。

挑战、机遇与地缘政治博弈：中国方案的全球意义

DeepSeek-R1-Safe的诞生，不仅是中国AI产业的一次技术跃升，更是在全球AI地缘政治博弈中的一次战略性布局。在许多人看来，DeepSeek的成功，尤其是其以更低的算力要求和成本达到与国际顶级AI大模型相当的效果，已对美国在AI领域的领导地位构成威胁³。此背景下，DeepSeek-R1-Safe将“安全”作为核心竞争力，无疑具有深远的地缘政治意义：

• 提升国家战略安全： 在全球大模型频曝安全漏洞的背景下，拥有全流程自主可控、内生安全的大模型，对保障国家关键信息基础设施、数据安全乃至意识形态安全至关重要。这使得中国在AI时代拥有了更强的自主权和抗风险能力。
• 重塑全球AI供应链格局： 深度融合国产算力平台，标志着中国在构建独立自主的AI全栈技术体系上取得了关键进展。这将在未来改变全球AI芯片、云计算乃至AI应用服务的供应链依赖格局，推动全球AI产业形成更加多元化的发展模式。
• 引领AI安全治理新范式： 面对“人工智能安全治理”这一时代课题，DeepSeek-R1-Safe提供了一个可控制、可信赖的中国答案。这不仅为国内AI发展提供了安全基石，也为全球AI治理贡献了中国经验，或将促使国际社会在AI安全标准和伦理框架的制定上，更多地采纳来自非西方国家的视角。正如吴恩达所言，AI供应链格局将被重塑，而开放权重模型正在推动基础模型层商品化，为应用开发者带来新机遇³。

然而，挑战依然存在。虽然国产平台在框架健全性、开发者社区成熟度以及开源生态发展等方面取得了显著成效，但整体仍处于起步阶段²。如何在快速迭代的技术竞争中，持续提升安全防护的“动态感知”能力，应对不断进化的“越狱攻击”手段，并确保通用性能不因安全考量而受损，将是未来持续的考验。

展望：通往可信AI的未来图景

放眼未来3-5年，DeepSeek-R1-Safe所代表的技术路径将对AI产业产生深远影响：

1. 内生安全AI成为行业新标准： 随着AI应用渗透至金融、医疗、能源等关键行业，对模型安全性的要求将从“事后补丁”转向“设计即安全”（Security by Design）。DeepSeek-R1-Safe的全栈式内生安全框架将成为行业效仿的范例，推动模型从训练语料、算法设计到部署环境全链条的安全加固。
2. 国产算力生态加速成熟： 昇腾等国产AI芯片与计算平台将进一步优化，其性能和易用性将达到与国际主流产品并驾齐驱甚至超越的水平。浙江大学与华为的成功合作，将激励更多高校和企业投入国产算力平台的研发与应用，加速**“算力、数据与算法的全面自主、安全与可控”**目标的实现²。
3. 开放式创新与安全治理的全球融合： DeepSeek的开源战略预示着未来AI发展可能不再是少数巨头闭门造车的游戏，而是_全球科学共同体联合_、开放协作的竞赛³。中国将在这一开放生态中扮演更重要的角色，通过持续的技术创新，推动形成兼顾创新活力与安全伦理的全球AI治理新秩序。
4. AI与“数字主权”的深度绑定： 随着AI模型在各国经济社会中的核心地位日益凸显，数字主权的概念将进一步强化。DeepSeek-R1-Safe的成功实践，将鼓励更多国家和地区寻求构建自主可控的AI基础设施，从而降低对单一技术提供方的依赖，保障数字经济的韧性与独立性。

DeepSeek-R1-Safe的发布，不仅是一项卓越的技术成就，更是中国在全球AI浪潮中，以开放、创新、自主可控的姿态，引领构建_安全、可信、负责任人工智能_未来的一次深刻宣示。它为我们描绘了一个未来图景：在那里，AI的强大力量不再是潜在风险的源泉，而是赋能人类社会进步、同时确保稳定与安全的坚实基石。

引用

• 大模型安全
• 昇腾算力
• 国产AI生态
• 开源战略
• AI伦理治理
• 地缘政治