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O que se sabe sobre a acusação de que DeepSeek e Moonshot usaram respostas da OpenAI
Segundo reportagem do The Information citada pela Reuters, DeepSeek e Moonshot AI teriam recorrido a respostas do GPT 6 Astra para treinar novos modelos. A técnica de destilação pode ser legítima; a controvérsia envolve como as respostas são obtidas e se o uso foi autorizado.
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Resposta de pesquisa
Principais conclusões
- Segundo reportagem do The Information citada pela Reuters, DeepSeek e Moonshot AI teriam recorrido a respostas do GPT 6 Astra para treinar novos modelos.
- A técnica de destilação pode ser legítima; a controvérsia envolve como as respostas são obtidas e se o uso foi autorizado.
- Uma campanha de extração de raciocínio relatada pela OpenAI em setembro é um caso separado e não comprova como os modelos citados foram treinados.
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
Uma reportagem do The Information, repercutida pela Reuters, afirma que DeepSeek e Moonshot AI recorreram em larga escala a respostas do GPT-6 Astra, da OpenAI, para treinar modelos mais recentes. A informação se baseia em pessoas com conhecimento direto do assunto, mas não foi confirmada pelas empresas nem estabelecida de forma independente. 1
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A reportagem cita o V4.1-Flash 1017, da DeepSeek, e o Kimi K3.1 Pro, da Moonshot. A questão central não é um suposto acesso aos pesos do modelo da OpenAI, mas o uso de respostas de um sistema para ensinar outro — e se esse uso teria sido autorizado. 3
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O que é destilação de modelos
Na destilação, um modelo menor ou mais barato aprende com as respostas de outro modelo, mais capaz, chamado de “professor”. Para isso, não é necessário ter acesso aos pesos do modelo original. A própria OpenAI oferece uma plataforma de destilação para ajustar modelos mais econômicos usando respostas de modelos maiores. 34
A técnica, por si só, não é irregular. A controvérsia está em como os dados de treinamento são obtidos e usados. A OpenAI descreve a “destilação adversarial” como o uso sistemático e não autorizado das respostas ou do raciocínio de um modelo para treinar, reproduzir ou aprimorar outro. 36
Se um desenvolvedor consegue reproduzir parte das capacidades de um sistema dessa maneira, pode reduzir o tempo e o custo necessários para desenvolvê-las por conta própria. Críticos argumentam que a extração não autorizada pode favorecer a cópia e enfraquecer a vantagem competitiva construída com pesquisa e treinamento. 6
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O que a OpenAI relatou sobre outra campanha
A alegação sobre o treinamento dos modelos da DeepSeek e da Moonshot não deve ser tratada como prova de que eles usaram material obtido na campanha separada descrita pela OpenAI em setembro. No relato publicado em 30 de setembro, a OpenAI falou de tentativas de extrair raciocínio protegido de seus modelos. Isso, por si só, não esclarece como os modelos citados pelo The Information foram treinados. 1
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Segundo a OpenAI, os primeiros sinais da campanha apareceram na primeira semana de julho. Coberturas secundárias relataram um pico de cerca de 16 mil solicitações de mais de 4 mil usuários nos dias 24 e 25 de julho e disseram que a atividade foi interrompida até 28 de julho. Esses números se referem a solicitações e usuários, não a extrações bem-sucedidas confirmadas. 21
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A técnica descrita envolvia copiar o raciocínio criptografado de uma conversa e pedir a um modelo, em outra conversa, que o transformasse em texto. A OpenAI afirmou que os operadores não quebraram sua criptografia, não invadiram um banco de dados nem acessaram diretamente conversas armazenadas. 26
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A empresa atribuiu um núcleo da atividade a pessoas associadas à Moonshot AI, mas disse não saber se todos os operadores faziam parte do mesmo grupo. O veículo CyberScoop observou que a OpenAI não apresentou publicamente evidências técnicas para comprovar a atribuição à Moonshot. Por isso, essa parte do relato não pode ser verificada de forma independente com as informações divulgadas. 18
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As medidas e alegações da Anthropic
Em outubro, a Anthropic afirmou que suas proteções reduziram em cerca de 90% a 99% a quantidade de dados coletados por operações de destilação. Separadamente, a empresa disse que a introdução de um classificador fez o volume de tokens de raciocínio extraídos cair entre 10 e 100 vezes. São métricas diferentes. 33
A Anthropic também afirmou que a Zhipu destilou capacidades cibernéticas de modelos líderes dos Estados Unidos durante o desenvolvimento do GLM-5.3. Essa é uma alegação da própria Anthropic; as informações disponíveis não demonstram que esse caso específico envolveu o Claude. 33
Por que a disputa importa — e o que ela não comprova
Para empresas que desenvolvem modelos, a preocupação é que um concorrente obtenha capacidades úteis sem investir em pesquisa e treinamento na mesma proporção. Há também uma questão de segurança: copiar capacidades não garante que as proteções do modelo original sejam reproduzidas. A Anthropic descreve a destilação ilícita como uma forma de copiar capacidades de ponta sem criar salvaguardas igualmente robustas. 35
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Esses são riscos apontados pelas empresas e pela cobertura jornalística, não provas de que os modelos citados da DeepSeek ou da Moonshot sejam equivalentes ao GPT-6 Astra, de que um contrato específico tenha sido violado ou de que tenha ocorrido algum dano concreto. A distinção essencial é entre destilação como técnica de treinamento e as práticas contestadas para obter ou reutilizar as respostas de outro modelo.
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Qual é a resposta curta para "O que se sabe sobre a acusação de que DeepSeek e Moonshot usaram respostas da OpenAI"?
Segundo reportagem do The Information citada pela Reuters, DeepSeek e Moonshot AI teriam recorrido a respostas do GPT 6 Astra para treinar novos modelos.
Quais são os pontos-chave para validar primeiro?
Segundo reportagem do The Information citada pela Reuters, DeepSeek e Moonshot AI teriam recorrido a respostas do GPT 6 Astra para treinar novos modelos. A técnica de destilação pode ser legítima; a controvérsia envolve como as respostas são obtidas e se o uso foi autorizado.
O que devo fazer a seguir na prática?
Uma campanha de extração de raciocínio relatada pela OpenAI em setembro é um caso separado e não comprova como os modelos citados foram treinados.