AnswersPublished25 sources
DeepSeek і Moonshot могли навчати моделі на відповідях OpenAI: де межа між дистиляцією та копіюванням
За даними The Information, DeepSeek і Moonshot AI широко використовували відповіді GPT 6 Astra під час навчання нових моделей; це повідомлення, а не незалежно підтверджений факт. Дистиляція — звичайний метод навчання однієї моделі на відповідях іншої.
ОпублікувавВідредаговано за допомогою GPT-6 LunaЗображення створено за допомогою GPT Image 2
Research answer
Key takeaways
- За даними The Information, DeepSeek і Moonshot AI широко використовували відповіді GPT 6 Astra під час навчання нових моделей; це повідомлення, а не незалежно підтверджений факт.
- Дистиляція — звичайний метод навчання однієї моделі на відповідях іншої. Суперечка стосується того, як отримали ці відповіді й чи було їх використання дозволене.
- Окремо OpenAI повідомила про кампанію зі спроб витягти захищені міркування, а Anthropic заявила про заходи, що, за її оцінкою, суттєво скоротили обсяг зібраних даних.
AI Prompt
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
За повідомленням The Information, на яке посилається Reuters, DeepSeek і Moonshot AI широко використовували відповіді моделі OpenAI GPT-6 Astra для навчання нових систем. У матеріалі згадано DeepSeek V4.1-Flash 1017 і Kimi K3.1 Pro від Moonshot. Компанії не прокоментували повідомлення одразу; наведені твердження не підтверджені незалежно. 1
3
8
Ключова суперечка — не про доступ до ваг OpenAI, тобто параметрів, які лежать в основі моделі. Йдеться про те, чи навчали одну модель на відповідях іншої і чи було таке використання дозволене. 3
8
Що таке дистиляція моделей
Дистиляція — це метод, за якого меншу або дешевшу модель навчають на відповідях потужнішої. Умовно кажучи, модель-«учень» переймає частину поведінки моделі-«вчителя», але для цього їй не потрібен доступ до її внутрішніх параметрів. OpenAI також пропонує інструменти дистиляції для створення економніших моделей на основі результатів більшої системи. 34
Сам метод не є незаконним чи неетичним автоматично. Питання — у способі отримання навчальних даних та умовах їх використання. OpenAI називає «адверсарною дистиляцією» систематичне несанкціоноване використання відповідей або міркувань однієї моделі для навчання, відтворення чи вдосконалення іншої. 36
Якщо так можна відтворити частину можливостей конкурента, розробник потенційно заощаджує час і кошти на власних дослідженнях та навчанні. Критики застерігають: несанкціоноване вилучення можливостей може винагороджувати копіювання й послаблювати перевагу, здобуту завдяки інвестиціям у розробку. 6
35
Окрема кампанія, про яку заявила OpenAI
Повідомлення про навчання моделей DeepSeek і Moonshot на відповідях GPT-6 Astra не доводить, що ці системи використовували матеріали з іншої кампанії — тієї, про яку OpenAI розповіла у вересні. У дописі від 30 вересня компанія описала спроби витягти захищені міркування з її моделей. Сам по собі цей допис не встановлює, як саме навчали моделі, названі The Information. 1
36
За даними OpenAI, перші ознаки активності з’явилися в перший тиждень липня. Пізніші публікації повідомляли про приблизно 16 000 запитів від понад 4 000 користувачів 24–25 липня та про те, що OpenAI припинила цю активність до 28 липня. Йдеться про запити й користувачів, а не про підтверджену кількість успішно отриманих даних. 21
27
56
У матеріалах про кампанію також описували спосіб, за якого зашифровані міркування копіювали з однієї розмови, а в іншій просили модель відтворити їх як текст. OpenAI заявила, що оператори не зламали її шифрування, не отримали доступу до бази даних і не проникли до збережених розмов. 26
36
OpenAI пов’язала основну групу активності з людьми, асоційованими з Moonshot AI, але зазначила, що не змогла визначити, чи всі оператори діяли від імені одного суб’єкта. CyberScoop звернув увагу, що OpenAI не оприлюднила технічних доказів на підтвердження зв’язку з Moonshot. Тому цю частину заяви неможливо незалежно перевірити за розкритими даними. 18
32
Що повідомила Anthropic
У жовтні Anthropic заявила, що її захисні механізми скоротили обсяг даних, які збирають для дистиляції, приблизно на 90–99%. Окремо компанія повідомила, що після запровадження класифікатора кількість вилучених токенів міркувань стала у 10–100 разів меншою. Це два різні показники. 33
Anthropic також заявила, що Zhipu використовувала можливості провідних американських моделей у сфері кібербезпеки під час розробки GLM-5.3. Це твердження Anthropic; наявні дані не встановлюють, що саме ця заява стосувалася моделі Claude. 33
Чому це важливо — і чого повідомлення не доводять
Для розробників ризик полягає в тому, що конкурент може отримати корисні можливості, не вкладаючи співмірних коштів у дослідження та навчання. Є й питання безпеки: скопійовані можливості не обов’язково супроводжуються такими самими запобіжниками, як у початкової моделі. Anthropic застерігає, що незаконна дистиляція може переносити передові можливості без відповідного рівня захисту. 35
37
Однак це ризики, про які заявляють компанії та медіа, а не доказ того, що DeepSeek V4.1-Flash 1017 чи Kimi K3.1 Pro дорівнюють GPT-6 Astra, що було порушено конкретну угоду або що вже сталася певна шкода. Важливо розрізняти дистиляцію як метод навчання та спірні практики отримання чи повторного використання чужих відповідей.
Studio Global AI
Continue your research
This page includes a source-backed answer you can continue inside Studio Global.
People also ask
What is the short answer to "DeepSeek і Moonshot могли навчати моделі на відповідях OpenAI: де межа між дистиляцією та копіюванням"?
За даними The Information, DeepSeek і Moonshot AI широко використовували відповіді GPT 6 Astra під час навчання нових моделей; це повідомлення, а не незалежно підтверджений факт.
What are the key points to validate first?
За даними The Information, DeepSeek і Moonshot AI широко використовували відповіді GPT 6 Astra під час навчання нових моделей; це повідомлення, а не незалежно підтверджений факт. Дистиляція — звичайний метод навчання однієї моделі на відповідях іншої. Суперечка стосується того, як отримали ці відповіді й чи було їх використання дозволене.
What should I do next in practice?
Окремо OpenAI повідомила про кампанію зі спроб витягти захищені міркування, а Anthropic заявила про заходи, що, за її оцінкою, суттєво скоротили обсяг зібраних даних.