DeepSeek и Moonshot AI применили дистилляцию GPT-6 Astra для обучения новейших ИИ

The Information сообщило, что DeepSeek и Moonshot AI применяли дистилляцию для обучения своих флагманских моделей. Этот метод подразумевает использование ответов более совершенной системы в качестве учебного материала для менее мощной, что значительно сокращает затраты на разработку. По данным Reuters, результаты дистилляции GPT-6 Astra легли в основу модели Kimi K3.1 Pro от Moonshot AI, представленной на прошлой неделе, и обновлённой DeepSeek V4.1-Flash 1017, вышедшей 17 октября.

Обе системы получили заметный прирост возможностей без сопоставимых инвестиций в вычисления. Практика дистилляции вызывает ожесточённые споры среди лидеров отрасли. OpenAI, Anthropic и Google считают, что она позволяет конкурентам практически бесплатно копировать ключевые наработки, на которые ушли годы и .

OpenAI ещё в конце сентября заявила, что выявила кампанию по сбору данных, стартовавшую в июле. По утверждению компании, за ней стояли структуры, связанные с Moonshot AI. Никаких подробностей о масштабах сбора не приводилось, но сам факт стал поводом для внутреннего расследования.

Ни OpenAI, ни DeepSeek, ни Moonshot AI не стали комментировать ситуацию по запросам Reuters. Молчание сторон лишь подогревает дискуссию о границах допустимого в гонке искусственного интеллекта. Дистилляция не является взломом в прямом смысле — она использует легально доступные интерфейсы моделей.

Однако разработчики оригинальных систем настаивают, что массовый сбор ответов нарушает дух пользовательских соглашений и подрывает экономику инноваций. Anthropic, создатель Claude, в октябре отчиталась о внедрении новых защитных механизмов, которые, по её оценке, сократили объём данных, собираемых в ходе атак с применением дистилляции, на 90–99%. Это первый публичный пример успешного противодействия такой практике.

Ситуация показывает, что борьба за контроль над передовыми ИИ переходит в плоскость не только технологий, но и корпоративной разведки. Компании вынуждены тратить ресурсы на защиту от копирования, что может замедлить открытость исследований. Для китайских стартапов дистилляция остаётся едва ли не единственным способом быстро сократить отставание от американских гигантов в условиях ограниченного доступа к новейшим чипам.

Это делает конфликт неизбежным. Эксперты полагают, что в ближайшие месяцы мы увидим новые иски и ужесточение правил использования публичных API. Вопрос о том, где заканчивается честная конкуренция и начинается паразитирование, остаётся открытым.