DeepSeek и Moonshot AI использовали ответы GPT-6 Astra для обучения своих новых моделей, сообщают источники, знакомые с ситуацией. Речь идёт о модели Kimi K3.1 Pro, которую Moonshot выпустила на прошлой неделе, и обновлённой версии DeepSeek V4.1-Flash, представленной 17 октября.
Компании применяли дистилляцию: разработчик отправляет более мощной модели большое количество запросов, собирает ответы и обучает на них свою систему. Такой подход позволяет воспроизвести часть возможностей сильной модели, не создавая их с нуля и не тратя сопоставимые средства на обучение.
Ранее OpenAI уже обвиняла Moonshot в похожих методах. 30 сентября компания заявила, что связанные с разработчиком Kimi пользователи в июле организовали кампанию по извлечению скрытых рассуждений из ответов её моделей, в ней участвовали более 15 000 пользователей. К 28 июля OpenAI заблокировала задействованные учётные записи, остановила кампанию и передала собранные сведения другим разработчикам ИИ-моделей.
OpenAI, Anthropic и Google считают, что дистилляция даёт доступ к возможностям передовых моделей без сопоставимых инвестиций в их создание. Anthropic в начале октября сообщила, что новые меры защиты сократили объём данных, собираемых из моделей Claude при атаках с целью дистилляции, примерно на 90–99%.
Обе китайские модели показали высокие результаты во внутренних тестах разработчиков, но независимого подтверждения они не получили. Moonshot заявила, что Kimi K3.1 Pro превзошла GPT-6 Astra в одном из тестов на программирование, а DeepSeek в сентябре представила V4.1-Flash как более дешёвую альтернативу американским моделям.