Según The Information, que citó a personas con conocimiento directo del asunto, las empresas chinas de IA DeepSeek y Moonshot AI habrían dependido en gran medida de GPT-6 Astra de OpenAI para entrenar sus modelos más recientes. Los dos modelos son Kimi K3.1 Pro de Moonshot y una versión actualizada de DeepSeek V4.1-Flash. El informe no ha sido verificado de manera independiente.

Las empresas chinas de IA DeepSeek y Moonshot AI dependieron en gran medida de GPT-6 Astra de OpenAI para entrenar sus modelos más recientes, informó The Information el miércoles, citando a personas con conocimiento directo del asunto. El informe no ha sido verificado de manera independiente.

Los dos modelos en cuestión son Kimi K3.1 Pro de Moonshot, lanzado la semana pasada, y una versión actualizada de V4.1-Flash de DeepSeek, que se lanzó el 17 de octubre.

¿Qué es la destilación en IA?

La técnica en el centro del informe se llama destilación. Los desarrolladores envían a un modelo más capaz un gran volumen de instrucciones, recopilan sus respuestas y usan esas respuestas para entrenar sus propios sistemas. Cuando se hace a gran escala, el método puede ayudar a que un modelo más pequeño reproduzca algunas de las capacidades de un sistema más avanzado a una fracción del costo. También significa que una empresa puede obtener gran parte del beneficio del trabajo de un rival sin pagar los años de investigación y de cómputo que se necesitaron para construirlo.

¿OpenAI ya había acusado a Moonshot de esto?

OpenAI ya había hecho acusaciones similares. El 30 de septiembre, la empresa afirmó que personas vinculadas al desarrollador de Kimi, Moonshot, llevaron a cabo una campaña coordinada en julio para extraer el razonamiento oculto detrás de las respuestas de sus modelos. OpenAI dijo que detectó actividad relacionada que involucraba a más de 15.000 usuarios. Cerró la campaña antes del 28 de julio, bloqueó las cuentas involucradas y compartió sus hallazgos con otros laboratorios de IA.

El nuevo informe profundiza una disputa que lleva meses gestándose. Las empresas chinas compiten por producir modelos capaces de rivalizar con los creados por laboratorios estadounidenses, y las compañías de Estados Unidos sostienen que copiar sus sistemas socava esa inversión. OpenAI, Anthropic y Google han argumentado que la destilación permite a los rivales replicar capacidades avanzadas sin hacer inversiones comparables en entrenamiento. Además, agencias estadounidenses han señalado a empresas chinas que, según ellas, tuvieron como objetivo los modelos de IA estadounidenses.

¿Cómo intentan los laboratorios de IA frenar la destilación?

Los laboratorios también se están moviendo para hacer más difícil esta práctica. A comienzos de este mes, Anthropic afirmó que nuevas salvaguardas habían reducido en torno al 90 % a 99 % la cantidad de datos recopilados de sus modelos Claude en ataques de destilación.

Ambos modelos chinos han obtenido resultados sólidos en las evaluaciones propias de sus desarrolladores. Moonshot afirmó que Kimi K3.1 Pro superó a GPT-6 Astra en una prueba de referencia de programación. DeepSeek presentó V4.1-Flash en septiembre como una alternativa de menor costo frente a los modelos estadounidenses. Los resultados de ninguna de las dos empresas han sido verificados de manera independiente.

El uso reportado de Astra apunta a un problema que los principales laboratorios de IA no han resuelto. Los mismos modelos que ofrecen a usuarios de pago también pueden servir como material de entrenamiento para competidores que intentan alcanzarlos.

Dieser Artikel wurde mit Unterstützung von KI verfasst.
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