一句话看懂：Anthropic 发布报告，指控阿里、DeepSeek、月之暗面等 7 家中国 AI 公司通过转发请求、抓取推理轨迹等方式”蒸馏”Claude 能力；这背后是闭源黑盒与开源权重在蒸馏技术路线上的根本差异，值得行业关注。
事件核心：发生了什么
2026 年 9 月，Anthropic 发布报告，点名阿里、DeepSeek、月之暗面、智谱、小米、商汤、MiniMax 共 7 家中国公司，指控其以多种方式蒸馏 Claude 模型能力。报告给出具体数据：阿里被指在 5 至 7 月间产生 1.5 亿次交互；DeepSeek 被指 14 天内将 1200 万次用户请求转发给 Claude；月之暗面被指把近 30 万真实用户问题直接转给 Claude 代答。目前公开信息显示，被点名公司大多未作回应，上述均为 Anthropic 单方面指控。
为什么重要
这触及大模型竞争的关键技术分叉。正规蒸馏分两条路：一是 off-policy 监督学习，用老师模型的输出做训练，见效快但有”暴露偏差”——学生训练时只见标准答案，自己生成走偏后无人纠正；二是 2025 年底兴起的 ODP（在线策略蒸馏），让学生自己生成、老师逐 token 打分，用逆向 KL 散度做密集反馈。Qwen3 技术报告显示，ODP 仅用 1800 GPU 小时就把成绩从 60% 级刷到 74.4%，而 RL 方案耗时近 10 倍。关键在于：ODP 需要老师的 logprob，而 GPT-4o、Claude 等闭源 API 早已移除或从未提供该参数，黑盒模型只能降级做 SFT。开源权重模型之间则可完整做 ODP。这解释了为何闭源厂商对”被蒸馏”格外敏感，也说明被指控偷走的能力价值可能有限。
对用户/开发者/创作者的影响
对开发者而言，选择开源权重模型做蒸馏和微调的空间明显更大，logprob 可查、分布可算；调用闭源 API 则只能做风格模仿，难以复现真正的推理分布。对使用 AI 应用的用户和创作者来说，短期内模型能力差距不会因这类指控发生剧变，但依赖闭源 API 的产品若被限制访问或加强风控，可能影响稳定性和成本。企业采购时，需重新评估”基于某闭源 API 二次训练”路线的合规风险与长期可持续性。
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值得关注的后续
一是 Anthropic 是否会公布更完整的证据或采取合同层面的限制措施；二是被点名的 7 家公司是否公开回应，以及其模型后续迭代是否出现能力波动；三是开源社区 ODP 相关工具链是否进一步成熟，推动更多团队从”偷答案”转向”请老师批改”的训练范式。
来源：juejin
