2月23日，美国AI公司Anthropic发布公告，指控中国三家大模型厂商DeepSeek、Kimi和MiniMax发起了工业级“蒸馏”攻击，通过使用虚假账户与代理服务方式，大规模调用其Claude模型接口获取输出结果，用于优化自身模型能力。
在AI模型技术领域，“蒸馏”是一种被广泛使用的训练方式，通常指用强模型的输出去训练弱模型。利用商业模型生成合成数据来提升自家模型性能，已被全球AI开源社区HuggingFace亚太生态负责人王铁震视作“公开的秘密”。不过，包括Anthropic在内的一些海外AI公司在服务条款（ToS）中，明确禁止厂商使用其输出结果来开发竞争模型。
硅基流动联合创始人杨攀反问：模型就在那里，不让人用吗？
为进一步解释“蒸馏”及Anthropic的指控，杨攀举了一个例子，学霸辛苦学习后考了95分，将自己整理的学科笔记放在班里公开展示，学渣将笔记抄了回去，成绩也从60分提高到了80分，学霸见状骂学渣窃取了自己的劳动果实。
在开发者社区里，支持Anthropic的开发者认为，这种大规模注册假账号、针对性“薅羊毛”的行为违反商业契约，破坏了AI行业的公平竞争原则。也有网友讽刺Anthropic，“你训练模型时用的互联网数据，难道都给原作者付过费吗？”
杨攀没有对Anthropic指控一事下定义。他认为，模型厂商间的“蒸馏”行为更像是“偷师”。
王铁震在采访中也提及Claude爬取了互联网上相当多的信息，他将此描述为Claude“偷师”人类。埃隆·马斯克直接发帖嘲讽，“他们怎么敢偷An－thropic从人类程序员那里偷来的东西？”不仅如此，马斯克还曾公开指出Claude“蒸馏”了其他模型的能力。
经济观察报向被点名的三家国产大模型公司管理层人士求证，截至发稿，未获回应。
技术逻辑
在模型公司负责海外业务与技术开源的工程师李轩看来，Anthropic公告中的“蒸馏”攻击（distillationattack）一词包含贬义。他也不认可杨攀将国产模型厂商类比为“学渣”的说法。
在李轩看来，被点名的三家中国大模型企业学习态度并不差，只是与An－thropic这样的厂商相比，更像是穷孩子与富孩子，“后者有钱买各类书籍去学习，而前者买不起”。
李轩试图纠正一种认知，“偷师”海外模型并不代表国产模型的技术能力差，“把别人的答案当成标准，其实是一些模型厂商迫不得已的事”。
从技术定义来看，“蒸馏”的边界并非*。李轩更愿意用“数据合成”“冷启动”等中性词汇替代“蒸馏”。他指出，DeepSeek在其V3大模型的技术报告中称，公司使用了“冷启动数据”，未明确数据来源。“本质上通过调用其他模型获取训练素材的做法，在行业内非常普遍，大家只是心照不宣。”李轩称，这是通过调用其他模型的输出结果来补充训练数据，提升模型在特定领域的表现，弥补自身的能力短板。
李轩认为，这考验模型厂商能否知己知彼，既明确自家模型要走的技术方向，也了解模型“蒸馏”的效果，避免“蒸馏”效果还比不上购买数据集投入模型训练的效果。
“蒸馏”更有性价比？
Anthropic“指控”三家大模型厂商模拟复杂的编程场景和API（应用程序编程接口）调用环境，让Claude展示其拆解任务，调用搜索、读写文件等外部工具的过程，甚至使用2.4万个虚假账号，通过分散的商业代理服务器在全球范围内伪装IP，模拟成普通用户，以避免触发API的频率限制和风控。
王铁震呼吁行业辩证地去看待“偷师”。他认为，在资源不足的情况下，“蒸馏”成为这些模型厂商不得不取舍的选择，只能加大投入去采集数据。
以数学竞赛题为例，海外厂商可投入上亿美元邀请*科学家标注数据；而国产厂商受资金限制，难以承担如此高昂的成本。“一套IMO（国际数学奥林匹克竞赛）级别的数学题，标注成本可能高达数千万元，单条题目标注费用甚至超过1万元。”李轩算了一笔账，MiniMax被指控向Claude模型发送的请求量超过1300万次，对应的API调用成本可能高达数亿元。
MiniMax在招股书中披露，其从2023年至2025年前9个月，不到3年时间，账面亏损超12亿美元。摩根士丹利据此估算，MiniMax月均现金消耗约2790万美元。
国产大模型的发展速度与算力、数据、算法息息相关。在李轩看来，决定模型表现的核心因素并非技术，而是数据。海外厂商凭借雄厚资金，可以对细分领域数据进行*标注。例如，为提升数学竞赛能力，海外厂商会针对一道错题衍生出100道相似题目进行标注，确保模型实现无死角覆盖。
相比之下，国内数据标注产业仍处在发展阶段。“国内高端数据标注人才稀缺，如IMO级别的数学题，国内能准确解答的专家数量有限。”李轩称，数据标注成本高昂，国内厂商根本无力复制海外的*标注模式。
除了数据，算力也是国产大模型面临的隐性瓶颈。目前，国内大模型训练主要依赖英伟达GPU，但受美国出口管制影响，高端芯片获取难度极大。“国产大模型面临‘有钱也买不到卡’的困境，训练阶段算力不足会限制模型规模，推理阶段算力不足会影响用户体验。”李轩说。
2025年7月，KimiK2宣布完全开源且允许商用，AI研究科学家Se－bastianRaschka称，KimiK2的架构与DeepSeekV3基本一致。
Kimi团队随后在社交平台上回复称，团队曾尝试多种不同于DeepSeekV3的MoE/Dense结构变种，但始终没有任何设计在loss（损失值）指标上显著超过 DeepSeekV3。Kimi团队最终决定，完全继承DeepSeekV3的底层架构。
“并非国内厂商缺乏创新能力，而是创新成本过高。”李轩称，自研新架构需要投入大量资源进行实验验证，且失败风险极高。相比之下，借鉴成熟架构的性价比更高，一些模型厂商为进一步节约成本会选择采集冷启动数据。
发力垂直场景
在长期推动模型业务“出海”过程中，李轩逐渐意识到，海外模型在中文理解和文化适配方面存在不足，“这正是国产模型的机会”。
尤其当“蒸馏”成为行业普遍操作，“偷师”逐渐出现天花板。
一位国产大模型管理人士告诉经济观察报，现今模型间已经“蒸”不出高价值的数据了，如果全球从业者都选择蒸馏，没有人探索原生逻辑，AI的进化或将陷入“近亲繁殖”的循环。
面对数据枷锁，国产大模型厂商并非无计可施。上述国产大模型管理人士认为，与海外厂商追求全能型模型不同，国内厂商可聚焦垂直场景，打造细分领域的优势，如中文处理、政务服务、医疗健康等。
李轩还观察到，国内厂商正在加大基础研究投入，在高效训练、小样本学习、多模态融合等领域出现不少研究成果，甚至可以基于*的国产模型架构进行二次创新，推出更高效的新模型，加入到全球模型能力的竞争中。
（应受访者要求，李轩为化名）
