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DeepSeek y Moonshot usaron salidas de GPT-6 Astra para entrenar sus modelos más recientes, según The Information
La investigación, citada por Reuters este miércoles, señala que el Kimi K3.1 Pro y el DeepSeek V4.1-Flash 1017 se beneficiaron de la destilación del modelo insignia de OpenAI; las tres compañías no respondieron de inmediato a la agencia.
Las desarrolladoras chinas DeepSeek y Moonshot AI recurrieron en gran medida a las respuestas del modelo GPT-6 Astra de OpenAI para entrenar sus sistemas más recientes, según una investigación de The Information citada este miércoles por Reuters. La práctica, conocida como destilación, consiste en alimentar un modelo nuevo con grandes volúmenes de respuestas generadas por otro más potente, de modo que el segundo aprenda a imitar sus capacidades sin repetir el costoso proceso de entrenamiento original.
De acuerdo con el reporte, dos lanzamientos de octubre se beneficiaron de esa técnica. El Kimi K3.1 Pro de Moonshot AI, presentado la semana pasada, y la versión actualizada DeepSeek V4.1-Flash 1017, lanzada el 17 de octubre, habrían incorporado salidas de Astra durante su entrenamiento. La información se apoya en personas con conocimiento directo del asunto, según The Information.
El caso llega un mes después de que la propia OpenAI hiciera pública una pista en la misma dirección. En una publicación del 30 de septiembre, la compañía estadounidense dijo haber vinculado una parte central de una campaña de destilación iniciada en julio con personas asociadas con Moonshot AI. Esa campaña buscaba extraer el razonamiento interno de sus modelos, un material que OpenAI mantiene oculto para los usuarios, y fue interrumpida a finales de julio, según la empresa.
La destilación se ha convertido en uno de los puntos de fricción más visibles entre los grandes laboratorios de inteligencia artificial. OpenAI, Anthropic y Google sostienen que la técnica permite a competidores reproducir capacidades avanzadas con mayor rapidez y a menor costo, lo que erosiona la ventaja de quien invirtió en el entrenamiento original. A principios de octubre, Anthropic informó que sus nuevas defensas habían reducido entre un 90% y un 99% los datos extraídos en ataques de destilación contra sus modelos Claude.
Ni OpenAI ni DeepSeek ni Moonshot AI respondieron de inmediato a las solicitudes de comentario de Reuters. El episodio se inscribe en la competencia tecnológica entre Estados Unidos y China, donde el control sobre los modelos más avanzados y sobre los datos que los alimentan se ha vuelto un tema de seguridad y de mercado. Para los usuarios, la disputa tiene un efecto práctico: los modelos destilados suelen llegar más baratos y más rápido, pero su origen abre preguntas sobre licencias, transparencia y sobre quién responde cuando el sistema falla.
