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La polémica por la destilación de modelos: qué se sabe y qué no
The Information, según Reuters, informó que DeepSeek y Moonshot AI se apoyaron en respuestas de GPT 6 Astra para entrenar modelos nuevos; la afirmación sigue sin confirmación independiente. La destilación consiste en entrenar un modelo con las respuestas de otro.
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Respuesta de investigación
Conclusiones clave
- The Information, según Reuters, informó que DeepSeek y Moonshot AI se apoyaron en respuestas de GPT 6 Astra para entrenar modelos nuevos; la afirmación sigue sin confirmación independiente.
- La destilación consiste en entrenar un modelo con las respuestas de otro. La técnica puede ser legítima; la controversia está en cómo se obtienen y se usan esas respuestas.
- Una campaña de extracción de razonamiento que OpenAI describió por separado en septiembre no demuestra cómo se entrenaron los modelos mencionados en el informe.
- OpenAI atribuyó parte de esa campaña a personas vinculadas con Moonshot, aunque CyberScoop señaló que no se publicaron pruebas técnicas que permitan verificar esa atribución de forma independiente.
Prompt de IA
openai.comCreate a landscape editorial hero image for this Studio Global article: What did The Information’s October 28, 2026 report, cited by Reuters, allege about DeepSeek’s V4.1-Flash 1017, launched October 17, and Moon. Article summary: The Information’s October 28 report, relayed by Reuters, alleged that DeepSeek and Moonshot AI relied heavily on OpenAI’s GPT-6 Astra outputs to train their latest models—not that they had obtained OpenAI’s model weights. Topic tags: general, news, general web. Style: premium digital editorial illustration, source-backed research mood, clean composition, high detail, modern web publication hero. Use reference image context only for broad subject, composition, and topical grounding; do not copy the exact image. Avoid: logos, brand marks, copyrighted characters, real person likenesses, fake screenshots, UI text, readable text, watermarks, charts with fake numbers
Un informe de The Information, citado por Reuters, sostiene que DeepSeek y Moonshot AI se apoyaron ampliamente en respuestas de GPT-6 Astra, de OpenAI, para entrenar sus modelos más recientes. La información se basa en personas con conocimiento directo del asunto, pero no ha sido verificada de forma independiente. Las empresas no respondieron de inmediato a las solicitudes de comentarios, según la cobertura disponible. 1
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El reporte menciona Kimi K3.1 Pro, de Moonshot, y V4.1-Flash 1017, de DeepSeek. La acusación no dice que las compañías obtuvieran los pesos del modelo de OpenAI: se refiere al posible uso de sus respuestas como material de entrenamiento. 3
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Qué significa destilar un modelo
La destilación es una técnica en la que un modelo —el «estudiante»— aprende a partir de las respuestas de otro más capaz —el «maestro»—. No hace falta tener acceso a los pesos del modelo original. OpenAI también ofrece herramientas para destilar modelos y ajustar sistemas más económicos con respuestas de modelos de mayor tamaño. 34
Por eso, la destilación no es ilícita por definición. La disputa se centra en si las respuestas se obtuvieron y utilizaron con autorización. OpenAI describe la «destilación adversarial» como el uso sistemático y no autorizado de respuestas o razonamiento de un modelo para entrenar, reproducir o mejorar otro. 36
Si un competidor consigue reproducir ciertas capacidades de esta manera, podría reducir el tiempo o la inversión necesarios para desarrollarlas por su cuenta. Quienes cuestionan esa práctica advierten que puede premiar la copia y debilitar la ventaja obtenida mediante investigación y entrenamiento propios. 6
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La otra campaña que denunció OpenAI
La acusación sobre el entrenamiento de GPT-6 Astra no debe confundirse con una campaña distinta que OpenAI describió el 30 de septiembre. Esa publicación se refería a intentos de extraer razonamiento protegido de sus modelos; por sí sola, no demuestra cómo se entrenaron los sistemas mencionados por The Information. 1
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OpenAI dijo que había observado actividad desde la primera semana de julio. Según coberturas posteriores, el 24 y 25 de julio registró cerca de 16.000 solicitudes de más de 4.000 usuarios que seguían un patrón de extracción, y afirmó haber interrumpido la actividad para el 28 de julio. Las cifras corresponden a solicitudes e intentos, no a extracciones exitosas confirmadas. 21
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Las informaciones sobre el método describen el traslado de razonamiento cifrado de una conversación a otra, para pedirle al modelo que lo expresara como texto. OpenAI afirmó que los operadores no rompieron su cifrado, no comprometieron una base de datos ni accedieron directamente a conversaciones almacenadas. 26
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OpenAI atribuyó un grupo central de la actividad a personas vinculadas con Moonshot AI, pero dijo que no podía determinar si todos los operadores pertenecían a un mismo actor. CyberScoop señaló que OpenAI no presentó públicamente pruebas técnicas de esa atribución; por ello, no puede verificarse de manera independiente con la evidencia divulgada. 18
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Qué dijo Anthropic sobre sus defensas
En octubre, Anthropic afirmó que sus medidas de protección habían reducido entre un 90 % y un 99 % la cantidad de datos obtenidos por quienes intentaban destilar sus modelos. La compañía informó también de que, tras introducir un clasificador, los tokens de razonamiento extraídos eran entre 10 y 100 veces menos. Son métricas distintas y no deben confundirse. 33
Anthropic también acusó a Zhipu de destilar capacidades cibernéticas de modelos estadounidenses avanzados durante el desarrollo de GLM-5.3. Esa afirmación pertenece a Anthropic; la información disponible no permite concluir que se refiriera específicamente a Claude. 33
Qué está en juego —y qué no demuestra el informe
Para los desarrolladores de modelos, la preocupación es que un competidor pueda obtener capacidades útiles sin asumir una inversión comparable en investigación y entrenamiento. En materia de seguridad, existe el riesgo de que se reproduzcan capacidades sin replicar las salvaguardas del modelo original. Anthropic ha advertido que la destilación ilícita podría copiar capacidades avanzadas sin protecciones igualmente sólidas. 35
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Son riesgos señalados por las empresas y en la cobertura periodística, no pruebas de que los modelos citados sean equivalentes a GPT-6 Astra, de que se haya incumplido un contrato concreto o de que se haya producido un daño específico. La distinción clave es entre la destilación como técnica de entrenamiento y las prácticas discutidas para obtener o reutilizar respuestas de otro modelo.
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¿Cuál es la respuesta corta a "La polémica por la destilación de modelos: qué se sabe y qué no"?
The Information, según Reuters, informó que DeepSeek y Moonshot AI se apoyaron en respuestas de GPT 6 Astra para entrenar modelos nuevos; la afirmación sigue sin confirmación independiente.
¿Cuáles son los puntos clave a validar primero?
The Information, según Reuters, informó que DeepSeek y Moonshot AI se apoyaron en respuestas de GPT 6 Astra para entrenar modelos nuevos; la afirmación sigue sin confirmación independiente. La destilación consiste en entrenar un modelo con las respuestas de otro. La técnica puede ser legítima; la controversia está en cómo se obtienen y se usan esas respuestas.
¿Qué debo hacer a continuación en la práctica?
Una campaña de extracción de razonamiento que OpenAI describió por separado en septiembre no demuestra cómo se entrenaron los modelos mencionados en el informe.