DeepSeek-R1开创历史，梁文锋论文登上《自然（Nature）》的封面

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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，登上了国际权威期刊《自然（Nature）》的封面。与今年1月发布的DeepSeek-R1的初版论文相比，本次论文披露了更多模型训练的细节，并正面回应了模型发布之初的蒸馏质疑。DeepSeek-R1也是全球首个经过同行评审的主流大语言模型。Nature评价道：目前几乎所有主流的大模型都还没有经过独立同行评审，这一空白“终于被DeepSeek打破”。
内容重点（来源：知乎回答 (https://www.zhihu.com/question/1951809909768303482/answer/1951870945091384935)）

DeepSeek R1 论文登上了最新一期的 Nature 封面！梁文锋署名通讯作者！Nature 还专门为此写了篇社论夸赞 DeepSeek 的技术开放性，并呼吁更多企业主动发表大模型学术成果。

R1 模型成本首次公开，用 H800 训练，从 V3-base 训练成 R1，只花了 29.4 万美元！

在经受同行评议时正面回应：DeepSeek 没有使用 OpenAI 模型合成数据训练！

相比于一月份的预印本论文，Nature 版论文经历了 8 位专家评审，进行了大量修改。从结果来看，这是一篇质量过硬，经得起质疑、经得起时间和实践检验的论文。

论文作者名单没有变化，恭喜 17 岁的高中生大佬涂津豪喜提一篇 Nature！
https://www.nature.com/articles/s41586-025-09422-z