# 浙大华为联手发布DeepSeek-R1-Safe：基于昇腾的安全大模型，开源权重防御越狱攻击

- Link: https://paooo.com/aigc-news/13601/
- Published: 2026-06-21T02:12:22+08:00
- Author: 站外新闻

> **💡 站外导读：**随着大模型应用爆发，安全与合规问题日益凸显。越狱攻击、有害内容
> 生成和数据泄露风险，成为企业落地AI的头号障碍。浙大网络空间安全学院与华为此次合作，
> 直击行业痛点，推出安全大模型DeepSeek-R1-Safe，旨在从训练源头嵌入安全基因，为高
> 敏感场景提供可信赖的AI底座。

## DeepSeek-R1-Safe是什么

DeepSeek-R1-Safe 是浙江大学网络空间安全学院和华为合作推出的基于[DeepSeek](https://ai-bot.cn/sites/54501.html)
衍生的安全[大模型](https://paooo.com/ai-study/)。模型基于华为昇腾芯片和 MindSpeedLLM
框架，通过构建安全语料、安全监督训练和强化学习等步骤，显著提升模型的安全性和合规
性。模型开源了满血版权重，适用安全训练、微调和测试，广泛应用在需要高安全性的场景，
如网络安全、数据保护等。

阅读目录

 * [DeepSeek-R1-Safe是什么](https://paooo.com/aigc-news/13601/#deepseekr1safe%e6%98%af%e4%bb%80%e4%b9%88)
 * [DeepSeek-R1-Safe的主要功能](https://paooo.com/aigc-news/13601/#deepseekr1safe%e7%9a%84%e4%b8%bb%e8%a6%81%e5%8a%9f%e8%83%bd)
 * [DeepSeek-R1-Safe的技术原理](https://paooo.com/aigc-news/13601/#deepseekr1safe%e7%9a%84%e6%8a%80%e6%9c%af%e5%8e%9f%e7%90%86)
 * [DeepSeek-R1-Safe的项目地址](https://paooo.com/aigc-news/13601/#deepseekr1safe%e7%9a%84%e9%a1%b9%e7%9b%ae%e5%9c%b0%e5%9d%80)
 * [DeepSeek-R1-Safe的应用场景](https://paooo.com/aigc-news/13601/#deepseekr1safe%e7%9a%84%e5%ba%94%e7%94%a8%e5%9c%ba%e6%99%af)
       * [📝 站长洞察 (Editor’s Insight)](https://paooo.com/aigc-news/13601/#%f0%9f%93%9d-%e7%ab%99%e9%95%bf%e6%b4%9e%e5%af%9f-editor8217s-insight)

![DeepSeek-R1-Safe](https://paooo.com/wp-content/uploads/2026/05/DeepSeek-R1-Safe-
website-1-1.avif)

## DeepSeek-R1-Safe的主要功能

 * **安全防护功能**：模型能有效识别和抵御多种有害内容及越狱攻击，防御成功率高，显著
   提升模型安全性。
 * **通用性能保持**：在保持强大安全性能的同时，通用性能损耗极低，实现安全与性能的
   平衡优化。
 * **安全训练与优化**：通过安全监督训练和强化学习等技术，引导模型主动识别风险并进行
   合规推导，提升安全性和鲁棒性。
 * **安全语料构建与应用**：构建高质量安全语料，融入安全思维链，为模型训练提供坚实
   数据基础，增强模型安全能力。

## DeepSeek-R1-Safe的技术原理

 * **全栈式安全训练框架**：从底层入手，构建一套覆盖“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，将安全能力深度嵌入模型的“
   思考”与“表达”之中。
 * **安全语料构建**：通过系统梳理全球13个国家24项法律法规，构建覆盖14类主流风险的
   合规基准，实现语料的多元维度融合。创建“风险问题-安全思维链-安全回答”三元组语料
   库，融入显式安全思维链，使模型具备主动风险判断与合规推导能力。引入前沿越狱方法
   丰富攻击样本策略，引导模型有效抵御诱导。
 * **安全训练范式**：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预对齐，实现快速安全思维引导。首创动态感知高效精准补偿
   机制，通过代表性数据微调非安全相关参数快速补偿性能。首创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，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。

## DeepSeek-R1-Safe的项目地址

 * **GitHub仓库**：https://github.com/ZJUAISafety/DeepSeek-R1-Safe

## DeepSeek-R1-Safe的应用场景

 * **网络安全防护**：模型能有效识别和过滤网络中的有害信息，防止恶意内容传播，保护
   网络环境的安全和稳定。
 * **数据安全保护**：在数据处理和存储过程中，确保数据的合规性和安全性，防止数据泄露
   和滥用。
 * **内容审核与管理**：用在社交媒体、新闻平台等内容审核，自动检测和过滤违规内容，
   提升内容管理效率。
 * **智能客服与对话系统**：为智能客服和对话系统提供安全可靠的内容生成能力，避免生成
   不当或有害的回复。
 * **金融风险防控**：在金融领域，用在检测和防范欺诈行为，保护用户资金安全，维护金融
   秩序。

#### 📝 站长洞察 (Editor’s Insight)

这篇报道揭示了一个关键行业转折：大模型竞赛正从比拼参数规模，转向对齐安全与可靠性。
DeepSeek-R1-Safe的价值不仅在于其防御能力，更在于其‘全栈式安全训练框架’——它将安全
能力深度融入模型的‘思考’与‘表达’，而非事后补丁。这代表了一种范式转移：安全不再是
成本，而是核心竞争力。尤其值得注意的是，模型基于华为昇腾全栈实现，这表明在国产算
力平台上构建安全、可控的AI生态已从蓝图变为现实。对于企业而言，未来选择大模型，‘安全
主权’可能与‘性能指标’同等重要。

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