DeepSeek补全R1技术报告：新增64页干货曝光训练全路径，团队稳定性引关注

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【量子位 2026年1月9日讯】去年登上《Nature》封面的DeepSeek-R1大模型，在论文发布近一年后突然迎来“重磅更新”——DeepSeek团队悄悄为其补充64页技术细节，将原本22页的论文扩展至86页，首次完整公开R1的四阶段训练路径、反思能力涌现机制及安全性防控方案。这份堪称“教科书级”的技术披露，不仅解答了行业对纯强化学习路线的诸多疑问，更以“毫无保留”的细节呈现，为大模型研发提供了可复现的工程范本。

值得关注的是，从作者名单来看，R1核心贡献团队稳定性极强——18位核心成员全员留任，100多位贡献者中仅5人离职，甚至有1位此前离队的研究员回归，在人才流动频繁的AI行业堪称“另类”。

一、四阶段训练路径全公开：从冷启动到人类对齐，每步细节无保留

DeepSeek-R1作为纯强化学习路线的代表性模型，其训练过程一直是行业关注的焦点。此次补充的技术报告中，团队首次系统性拆解了R1的完整训练 pipeline，分为四个核心阶段，每个阶段的目标、数据、算法均清晰披露：

1. 冷启动：用数千条CoT数据打基础

训练初期，团队并未直接进入强化学习环节，而是先用数千条包含完整思考过程的CoT（Chain of Thought，思维链）数据对基础模型（DeepSeek-V3 Base）进行有监督微调（SFT）。这些数据覆盖数学推理、逻辑分析等多个领域，每条样本都包含“问题+分步推理+答案”，目的是让模型先掌握“结构化思考”的基本范式，避免后续RL训练中出现“思考逻辑混乱”的问题。

丁琰团队特别强调，冷启动阶段的数据质量至关重要：“我们筛选的CoT样本均经过3轮人工校验，确保推理步骤无漏洞，这是后续模型能稳定学习的基础。”

2. 推理导向RL：提升能力+解决语种混用

冷启动后，进入第一阶段强化学习（RL），核心目标是在不破坏思考风格的前提下提升推理能力。团队设计了两类奖励信号：

推理准确性奖励：基于模型输出与标准答案的匹配度，以及推理步骤的完整性打分；
语言一致性奖励：针对多语言场景，解决模型此前“中英文混用”的问题——若模型在中文对话中突然插入英文表述，会触发惩罚机制。

通过这一轮RL，R1在数学推理基准测试（如GSM8K）中的准确率提升18%，同时多语言一致性达标率从65%升至92%。

3. 拒绝采样+再微调：平衡推理与通用能力

为避免模型“偏科”（只擅长推理，不擅长日常对话、写作），团队引入“拒绝采样”策略：从模型生成的样本中，筛选出“推理能力强但通用表达差”的输出，结合通用对话数据（如日常闲聊、文案创作）进行再微调。

这一阶段的关键在于“数据配比”——团队通过实验发现，推理数据与通用数据按7:3混合时，模型既能保持90%以上的推理准确率，又能在日常对话中表现自然，避免出现“只会解题不会聊天”的尴尬。

4. 对齐导向RL：打磨安全性与有用性

最后一轮RL聚焦“人类偏好对齐”，团队构建了包含10万条样本的“偏好数据集”，涵盖“有用性”“安全性”“礼貌性”三个维度。例如：

有用性：判断模型回答是否能切实解决用户问题（如“教我做蛋糕”需包含完整步骤，而非简单建议）；
安全性：过滤涉及暴力、歧视、非法行为的内容；
礼貌性：避免使用生硬、冒犯性语言。

通过这一轮训练，R1在人类偏好评估中的得分较基础模型提升40%，同时保持了推理能力的稳定性。

二、“反思能力”涌现机制解密：反思词频率涨5-7倍，8000步现关键拐点

在去年的论文中，DeepSeek首次提出R1-Zero（R1的简化版）会在训练中“突然学会反思”的现象（即“Aha Moment”）。此次补充的附录C.2中，团队通过数据统计，揭示了这一机制的细节：

1. 反思行为的量化指标

团队由3位人工专家筛选出10个“反思性词汇”（如“wait”“mistake”“however”“verify”），统计它们在训练过程中的出现频率。结果显示：

随着训练推进，这些词汇的出现次数较初期增长5-7倍，证明模型的反思意识在持续强化；
不同反思词的涌现节奏不同：“mistake”“check”等词在训练早期（2000步左右）就开始出现，而“wait”（表示暂停思考、修正错误）则在8000步后才出现明显峰值，成为模型“深度反思”的关键标志。

2. 反思能力与推理性能的关联

进一步分析发现，反思词频率的提升与模型推理准确率呈强正相关——当“wait”等深度反思词的出现频率突破阈值（每1000 tokens中出现15次）后，R1在复杂推理任务（如多步骤数学题）中的错误率骤降30%。

“这说明模型不是‘机械记忆’解题方法，而是真正学会了‘停下来检查错误’，这是通用智能的重要特征。”丁琰解释道。

三、安全性防控方案：10.6万条风险提示+双流程审查，多语言安全达标率超90%

作为开源模型，R1的安全性一直是行业关注的重点。此次报告中，团队详细披露了其“风险控制系统”的设计与效果：

1. 10.6万条风险数据集+点式安全奖励模型

团队构建了包含10.6万条提示的风险数据集，覆盖“暴力、歧视、非法行为、隐私泄露”等11大类风险场景。基于该数据集，训练了“点式安全奖励模型”——直接判断单条模型输出是否安全，而非依赖“安全/不安全样本对比”，训练效率提升50%。

2. 双流程风险审查机制

在实际应用中，R1通过“关键词过滤+模型评估”双流程防控风险：

关键词过滤：每轮对话后，系统会扫描用户输入和模型输出，若命中预设风险关键词（如“制造炸弹”“黑客教程”），立即标记为“高危对话”；
模型评估：将高危对话发送给DeepSeek-V3（经过安全专项训练的模型）进行二次审查，判断是否需要拦截。若V3判定“存在严重风险”，则触发拒答机制，回复“该问题涉及不安全内容，无法为你提供帮助”。

3. 多语言安全表现：28种语言达标率超90%

团队还针对28种语言（包括乌尔都语、斯瓦希里语等小语种）进行安全性测试，结果显示：

主流语言（中、英、日、法）的安全达标率均超95%；
小语种（如乌兹别克语、塔吉克语）达标率也在90%以上，仅在“知识产权相关问题”（如“如何下载盗版软件”）上表现稍弱（HarmBench基准测试中得35分），团队表示后续将针对性优化。

四、团队稳定性引热议：核心成员全员留任，1人离职后回归

除技术细节外，网友从作者名单中发现了一个“暖心细节”：

18位核心贡献者中，全员仍在DeepSeek团队，无一人离职；
100多位普通贡献者中，仅5人标注“已离职”（姓名后加星号），远低于行业平均20%的流动率；
更特别的是，此前离职的研究员Ruiqi Ge（去年名单中标注星号），此次重新出现在作者栏，星号消失，意味着其已回归团队。

这种稳定性在AI行业实属罕见。有业内人士评论：“大模型研发需要长期积累，核心团队不流失，才能保证技术路线的连贯性。DeepSeek的团队稳定性，或许是其能持续产出高质量成果的重要原因。”

五、行业意义：为纯强化学习路线提供“可复现范本”

此次DeepSeek补全R1技术报告，不仅是对自身研究的补充，更对整个行业具有重要意义：

降低研发门槛：86页的详细报告包含超参数设置、数据筛选标准、训练流程等“实操细节”，相当于为行业提供了一份“纯强化学习路线说明书”，中小团队无需从零摸索；
推动技术透明化：在大模型技术多偏向“黑箱”的当下，DeepSeek的“毫无保留”有助于行业建立统一的技术标准，避免“重复造轮子”；
验证纯RL路线可行性：此前有观点认为“纯强化学习难以兼顾推理与通用能力”，R1的完整训练路径证明，通过合理的阶段设计和数据配比，纯RL路线完全可行，为后续模型研发提供新方向。