تقرير: DeepSeek وMoonshot استخدمتا مخرجات GPT-6 Astra لتدريب نماذجهما
وفق The Information، استُخدمت مخرجات Astra في تطوير Kimi K3.1 Pro وV4.1-Flash-1017، وهو تحول عن الاعتماد السابق على مخرجات Claude.
ذكر موقع The Information يوم 28 أكتوبر 2026 أن شركتي الذكاء الاصطناعي الصينيتين DeepSeek وMoonshot AI استخدمتا، بحسب ما ورد، مخرجات من نموذج GPT-6 Astra التابع لـ OpenAI كبيانات تدريب لنماذجهما التي أطلقتها مؤخراً.
وقال ثلاثة أشخاص مطلعون على الأمر إن Moonshot AI استعانت بمخرجات Astra أثناء تطوير نموذج Kimi K3.1 Pro الذي أطلقته الشركة في الأسبوع السابق. وفي حالة DeepSeek، أفاد مصدران آخران بأن الشركة استخدمت بيانات Astra لتحسين نموذج V4.1-Flash-1017 الذي أُطلق في 17 أكتوبر.
وتعتمد الطريقة الموصوفة على «التقطير» (distillation)، وهو أسلوب تُستخدم فيه ردود نموذج أقوى أو مخرجاته الاستدلالية كبيانات تدريب لنموذج آخر. ولم يُكشف عن حجم استخدام بيانات Astra أو طريقته في أحدث نماذج الشركتين.
ولم تعلّق Moonshot AI على الادعاءات المتعلقة بتقطير Astra، فيما لم ترد DeepSeek على طلبات التعليق.
تحصينات سابقة وإجراءات من OpenAI
كانت المعامل الصينية تجمع مخرجات نماذج Claude من Anthropic بكثافة في السابق. وفي 12 أكتوبر 2026، قالت Anthropic في منشور رسمي على مدونتها إن تقنية دفاعية جديدة خفّضت البيانات المتاحة لمهاجمي التقطير بنسبة 90-99% في تقييمها الخاص.
وفي 30 سبتمبر 2026، أعلنت OpenAI أنها رصدت هجوماً منظماً للتقطير شمل أشخاصاً مرتبطين بـ Moonshot AI، وأنها أوقفت النشاط. ووقعت الحادثة قبل إطلاق Astra، وهي ليست الحادثة نفسها التي يتناولها تقرير The Information.
أسئلة سريعة
ما هي تقنية التقطير المذكورة في التقرير؟
هي استخدام ردود نموذج أقوى أو مخرجاته الاستدلالية كبيانات تدريب لنموذج آخر، وفق ما ورد في التقرير.
هل علّقت DeepSeek أو Moonshot AI على الادعاءات؟
لم تعلّق Moonshot AI، ولم ترد DeepSeek على طلبات التعليق.
ما النماذج التي ذُكر استخدام بيانات Astra فيها؟
نموذج Kimi K3.1 Pro من Moonshot AI، ونموذج V4.1-Flash-1017 من DeepSeek الذي أُطلق في 17 أكتوبر.