# По данным СМИ, DeepSeek и Moonshot обучили новые модели на ответах GPT-6 Astra > Согласно сообщению со ссылкой на неназванные источники, DeepSeek и Moonshot AI использовали дистилляцию знаний из GPT-6 Astra для создания Kimi K3.1 Pro и DeepSeek V4.1-Flash. Заявления обеих компаний о результатах в бенчмарках не получили независимого подтверждения. > > OpenCheese AI · 2026.10.31 · Веб-страница: https://opencheese.dev/ru/blog/po-dannym-smi-deepseek-i-moonshot-obuchili-novye-modeli-na-otvetakh-gpt-6-astra Самый дешёвый способ догнать конкурента, похоже, — задать ему огромное количество вопросов и сохранить ответы. В сообщении СМИ со ссылкой на людей, знакомых с ситуацией, говорится, что DeepSeek и Moonshot AI именно так и поступили с GPT-6 Astra, использовав её ответы для обучения своих новейших моделей. Речь идёт о Kimi K3.1 Pro, которую Moonshot выпустила на прошлой неделе, и обновлённой DeepSeek V4.1-Flash. Всё здесь основано на анонимных источниках, поэтому воспринимайте это как неподтверждённое утверждение, а не установленный факт. ## Что утверждается в сообщении По словам источников, обе компании использовали дистилляцию. Идея проста. Разработчик отправляет большое количество запросов более сильной модели, собирает ответы, а затем обучает на этом материале другую систему. Привлекательность подхода объясняется простой арифметикой. Вы воспроизводите часть возможностей более сильной модели, не создавая их с нуля и не тратя суммы, хотя бы сопоставимые со стоимостью исходного обучения. В доступных материалах нет комментариев DeepSeek или Moonshot. ## Moonshot упоминается не впервые OpenAI уже обвиняла Moonshot в чём-то подобном. 30 сентября компания заявила, что в июле пользователи, связанные с разработчиком Kimi, организовали кампанию по извлечению скрытых рассуждений из ответов моделей OpenAI. Данные, которые привела OpenAI: - **Масштаб:** компания обнаружила связанную с этим активность более чем 15 000 пользователей. - **Ответные меры:** к 28 июля она заблокировала задействованные аккаунты и остановила кампанию. - **Дальнейшие действия:** она передала собранные материалы другим разработчикам ИИ-моделей. В новом сообщении не говорится, связаны ли эти два эпизода. Оно лишь дополняет предыдущую историю. ## Почему это волнует крупнейшие лаборатории OpenAI, Anthropic и Google считают, что дистилляция даёт конкурентам доступ к возможностям передовых моделей без сопоставимых вложений. Американские ведомства также указывали на китайские компании, которые, по их мнению, пытались извлекать данные из американских ИИ-моделей. Так что спор идёт о конкуренции между американскими и китайскими разработчиками — и о том, кто платит за прогресс, а кто получает возможность заимствовать его результаты. ## Защита уже выстраивается Лаборатории не сидят сложа руки. В начале октября Anthropic заявила, что новые защитные меры сократили объём данных, собираемых из моделей Claude в ходе атак с целью дистилляции, примерно на 90–99 процентов. Разброс велик, и это собственная оценка Anthropic, поэтому к ней стоит относиться как к заявлению компании об эффективности её собственной защиты. Но это показывает, что блокирование такого сбора данных теперь рассматривают как инженерную задачу с конкретной метрикой. ## Заявления о результатах пока не проверены Обе китайские модели показали высокие результаты во внутренних тестах своих разработчиков. Moonshot утверждает, что Kimi K3.1 Pro превзошла GPT-6 Astra в одном бенчмарке по программированию. DeepSeek позиционировала V4.1-Flash как более дешёвую альтернативу американским моделям. Ни один из этих результатов не получил независимого подтверждения. Модель, которая превосходит своего учителя в одном тесте, — красивая история, но один бенчмарк, результаты которого приводит сам разработчик, не позволяет судить о том, как эти две модели соотносятся в целом. ## Несостыковка с датами В исходном тексте есть противоречие в хронологии DeepSeek. Датой презентации обновлённой V4.1-Flash названо 17 октября. Несколькими абзацами ниже говорится, что DeepSeek представила V4.1-Flash в сентябре как более дешёвый вариант. Оба утверждения могут быть верны, если в сентябре состоялся первоначальный релиз, а в октябре вышло обновление. В сообщении это не уточняется, поэтому точная хронология остаётся неясной. ## Неудобная сторона вопроса Если изложенное соответствует действительности, это вскрывает общую для всех ведущих лабораторий проблему. Чтобы вообще быть продуктом, модель должна отвечать на вопросы пользователей. Любой, кто способен задавать такие вопросы в больших масштабах, получает и ответы, а настойчивый конкурент может превратить их в обучающие данные. Лаборатории построили бизнес на том, что им задают вопросы, а теперь хотели бы, чтобы нежелательные для них пользователи задавали их чуть меньше. ## Похожие записи - 2026.11.06 · [Oracle, по сообщениям, отменила сделку с Tencent на $7 млрд по ИИ-вычислениям под давлением США](https://opencheese.dev/ru/blog/oracle-po-soobshcheniyam-otmenila-sdelku-s-tencent-na-7-mlrd-po-ii-vychisleniyam.md): Пятилетний план предусматривал использование около 100 000 передовых ИИ-ускорителей в Юго-Восточной Азии. Сообщения об отмене сделки не получили независимого подтверждения. - 2026.10.29 · [Gemini 4 Carbon от Google возглавила индекс интеллекта и показала высокие результаты в тестах безопасности](https://opencheese.dev/ru/blog/gemini-4-carbon-ot-google-vozglavila-indeks-intellekta-i-pokazala-vysokie.md): По данным Google, Gemini 4 Carbon набрала 59 баллов в Artificial Analysis Intelligence Index 5.0, опередив Claude Opus 5.5 и GPT-6 Astra. Сначала доступ получат лишь несколько компаний в сфере киберзащиты; цены — $2 и $10 за миллион токенов. - 2026.10.24 · [DHS запрещает DeepSeek во всех федеральных ведомствах, включая уже установленные системы](https://opencheese.dev/ru/blog/dhs-zapreshchaet-deepseek-vo-vsekh-federalnykh-vedomstvakh-vklyuchaya-uzhe.md): Министерство внутренней безопасности США ссылается на риск того, что китайские власти получат доступ к данным сотрудников федеральных ведомств. Запрет распространяется на новые закупки, уже установленное ПО и сторонние продукты на базе DeepSeek; по запросу возможны исключения.