Китайські розробники штучного інтелекту DeepSeek та Moonshot AI активно використовували результати роботи моделі GPT-6 Astra компанії OpenAI під час навчання своїх новітніх систем. Про це 31 жовтня повідомили видання The Information та Reuters, посилаючись на джерела, знайомі з внутрішніми процесами обох компаній. Йдеться про практику дистиляції — метод, за якого відповіді потужнішої моделі застосовуються як навчальний матеріал для іншої системи, що дозволяє відтворювати певні можливості ШІ без співмірних обчислювальних витрат.
Метод дистиляції та його економічна логіка
Дистиляція в контексті генеративного ШІ передбачає надсилання великої кількості запитів до сильнішої моделі, збір її відповідей та подальше навчання на цих даних менш ресурсомісткої системи. За даними джерел The Information, саме такий підхід дозволив DeepSeek та Moonshot AI прискорити розробку нових моделей, не інвестуючи обсяг коштів, співмірний із витратами OpenAI на створення GPT-6 Astra. Для компаній, чиї обчислювальні потужності поступаються лідеру ринку, цей метод стає інструментом скорочення розриву в можливостях моделей без необхідності самостійного навчання з нуля.
Конкретні моделі та хронологія
Reuters уточнює, що результати дистиляції GPT-6 Astra були використані під час навчання моделі Kimi K3.1 Pro від Moonshot AI, випущеної минулого тижня, а також оновленої версії DeepSeek V4.1-Flash 1017, яка з'явилася 17 жовтня 2026 року. Таким чином, обидві китайські компанії застосували один і той самий метод у межах оновлень, що вийшли протягом останніх двох тижнів, що вказує на системний, а не поодинокий характер використання даних GPT-6 Astra.
Історія кампанії зі збору даних та позиція OpenAI
Використання дистиляції вже раніше ставало предметом публічних суперечок. У публікації від 30 вересня 2026 року OpenAI повідомила, що виявила учасників кампанії зі збору даних, яка розпочалася у липні та, за твердженням компанії, була пов'язана з Moonshot AI. За даними ixbt.com з посиланням на той самий матеріал, OpenAI зафіксувала активність понад 15 000 користувачів, до 28 липня заблокувала задіяні облікові записи, зупинила кампанію та передала зібрані відомості іншим розробникам ШІ-моделей. OpenAI, Anthropic та Google послідовно виступають проти практики дистиляції, вважаючи, що вона дозволяє конкурентам копіювати можливості їхніх моделей без матеріальних вкладень у дослідження та розробку.
Захисні заходи та відсутність коментарів
Раніше у жовтні 2026 року Anthropic заявила, що нові заходи захисту її моделей Claude дозволили скоротити обсяг даних, які збираються під час атак із застосуванням дистиляції, на 90–99%. Це свідчить про те, що провідні американські лабораторії розглядають дистиляцію як реальний вектор загрози інтелектуальній власності та активно інвестують у технічні контрзаходи. Представники OpenAI, DeepSeek та Moonshot AI не відповіли на запити Reuters щодо коментарів до публікацій The Information та Reuters від 31 жовтня. Жодна з китайських компаній не спростувала і не підтвердила використання даних GPT-6 Astra під час навчання своїх моделей.
