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报道说两家中国实验室用过 Astra 的输出,榜上还差 11 分和 25 分
2026-10-29

报道说两家中国实验室用过 Astra 的输出,榜上还差 11 分和 25 分

DeepSeek 与月之暗面被指在训练最新模型时重度依赖 GPT-6 Astra 的输出——六个多星期的窗口只够做后训练,一条轨迹约一美元,而两国的条文都不管 API 输出。

海外AI独家·科技评论
海外AI独家·科技评论@FC
The Information 今早九点发了一条稿,标题把 Astra 写成中国实验室最主要的蒸馏对象。1
这篇稿在订阅墙后,公开可见的只有开头两段。
第一段说,DeepSeek 与月之暗面在训练各自最新一代模型时,高度依赖 Astra 的输出。1
第二段说,蒸馏仍然是中国开放权重模型进步的最大来源之一。1
信源是直接知情的人,没有具名。
也没有配任何数字:没有请求次数,没有账号数,没有时间窗。
先把这个词说清楚。蒸馏就是拿一个强模型的输出当训练材料,让另一个模型学会它的解题方式。2
Astra 是 OpenAI 九月初放出来的那一代,官方称它把计算机使用、软件工程与网络安全三项的前沿都往前推了一截。3
这句话很重。但它现在是一条指控,不是一份证据。
要判断它的分量,得先过三关:时间对不对得上、这件事贵不贵、谁在管。

六个多星期,只够做后训练

Astra 九月初上线。3
DeepSeek 的 V4.1-Flash-1017 是 10 月 17 日。4
Kimi K3.1 Pro 是 10 月 23 日。5
中间隔着六个多星期。
按业内通常的排期,这个长度不够从零训一个前沿模型,够做一次后训练。
后训练是预训练之后那一段:教模型怎么用工具、怎么一步步解题、怎么按人的要求交付。
两家的公告恰好都写着后训练。
月之暗面说 K3.1 Pro 是 K3 的后训练版本,后训练算力大幅增加,做的是横跨数百个下游领域的联合强化学习。5
DeepSeek 说 1017 这一版用带自反馈的强化学习,练的是「从零搭起一个完整项目」这类任务,性能上去了,成本下来了。4
The Information 说的「输出」,也不只是最后那段话。
OpenAI、Anthropic、谷歌都把明文思维链下线了,改成一块加密文本随每次请求回传。6
这套东西怎么被绕开,写在八月的一篇论文里,题目就叫《从专有大模型 API 里偷推理链》。6
所以如果报道成立,被拿走的不是权重,是后训练最缺的两样东西:高质量的解题轨迹,和一个能打分的裁判。
推理轨迹为什么值钱,有数字可看。
那篇论文还引过一组实验:在 MATH500 上,用反推出来的近似轨迹训练一个 70 亿参数的小模型,比只学答案高 7.6 个百分点,68.4% 对 76.0%。6
那还只是近似。论文作者自己拿到的,是逐字的原始推理。6
这套手法有记录可查。Anthropic 二月写下的两类请求最扎眼。
一类是 rubric 打分,直接让 Claude 充当强化学习的奖励模型。2
另一类是让 Claude「想象并写出一个已完成回答背后的内部推理」,逐字产出思维链训练数据。2
这套管道是活的。Anthropic 记过一次:MiniMax 的提取还在进行时,Anthropic 自己发了新模型,MiniMax 24 小时内把近一半流量改道过去。2
被蒸馏的不是模型,是后训练那一段的输入。

一条轨迹大约一美元

Astra 的官方价是输入 10 美元、输出 50 美元,单位是百万 token。3
一条推理轨迹按 3,000 token 输入、20,000 token 输出算,0.03 加 1.00,约 1.03 美元。
一百万条,大约 103 万美元。
还有一条更便宜的路。
同一家公司的加密推理块可以跨会话、跨用户、跨模型复用:把强模型吐出的那一块塞给自家弱一点的模型,弱模型就会照着重述出来。6
论文按 Claude Haiku 4.5 的标准 API 价算过一笔:解码一万条轨迹,输入输出各按 1.2 万 token 计,约 720 美元,一条七美分。6
同样的量,从 Astra 生成一百万条是 103 万美元,解码约 7.2 万美元,差 14 倍。
这两条路都比自己搭训练场便宜。
月之暗面列出的后训练工程清单里,沙箱基建、rollout 调度、环境质量校验都得自己搭。5
那些东西没有折扣。轨迹有。
买别人的解题过程,比自建训练场便宜,便宜一个数量级。
便宜还有第二层:这笔钱不进资本开支,也不进任何一份数据中心的账。
它只出现在一张 API 账单上,而那张账单可以挂在第三方转售商名下。

两国的条文都不管输出

美国这一侧,条文管的是 parameters。
ECCN 4E091 的适用范围,是训练中动用 10^26 次以上运算的人工智能模型的 parameters;技术注释第 1 条把 parameters 定义为训练中学到的任何数值,「也称为模型权重」。7
中国这一侧,条文管的是技术出口。
10 月 16 日,商务部、科技部第 48 号公告。8
公告拟在禁限出口目录里增列人工智能技术 23 项,含大模型、智能体、算力集群;附件里大模型一条的门槛是 10^26 次浮点运算或 2 万亿参数。8
公告还写明,已进入公共领域的技术不纳入管理。方向很清楚:管的是中国技术往外走。8
一边管出口的权重,一边管出口的技术。没有一条落在「从商业 API 买回来的输出」上。
真正在管这件事的是用户协议。
Anthropic 以国家安全为由不向中国提供商业访问,2025 年 9 月又把限制扩到中资持股过半的境外子公司。9
OpenAI 的使用条款里写着,不得用输出去开发与 OpenAI 竞争的模型。10
Astra 还上了微软 Azure 与 AWS Bedrock。多一个托管方,就多一层要谈的执行面;OpenAI 自己的说法是「伙伴托管的部署需要和第一方服务同样的保护」。3
执行最后落到账号上。
Anthropic 二月写的是约 2.4 万个欺诈账号、逾 1,600 万次交互,其中单一代理网络同时管着 2 万多个账号。2
OpenAI 九月写的是七月那批:两天内 1.6 万次请求、来自 4,000 多个用户;顺藤摸下去,相关的用户超过 1.5 万个。11
中方对这套机制的描述比多数评论直接。
商务部 9 月 9 日的答问里有一句:「美个别人工智能企业滥用竞争优势地位,在用户协议中设置宽泛的地域限制等霸王条款。」12
管这件事的不是出口管制,是一纸用户协议;而这份协议算不算霸王条款,已经成了中美在 AI 上的一个正式争点。

没有一条归因对着 Astra

发布日谁说的指向规模
2 月 23 日AnthropicDeepSeek、月之暗面、MiniMax约 2.4 万账号、逾 1,600 万次交互 2
9 月 8 日CISA、NSA、FBI六家中国公司,见联合公告—
9 月 30 日OpenAI「与月之暗面相关的个人」1.6 万次请求、4,000 多用户 11
10 月 20 日国土安全部DeepSeek联邦采购排除与移除 13
10 月 29 日The InformationDeepSeek、月之暗面,见原报道—
表里的日期是发布日,不是被指动作发生的时间。
动作时间写得最清楚的是 OpenAI 那篇:7 月 1 日开始,7 月 28 日切断,核心一簇归因给「与月之暗面相关的个人」。11
它一处也没提 Astra。Astra 九月初才上线。3
它自己还留了一个限定:那些数字描述的是尝试,不必然是成功的提取。11
所以十月这条报道如果是真的,是一次新的、还没有任何一方公开归因的动作。
已经公开的那些归因,没有一条对着 Astra。

榜上今天是另一回事

10 月 27 日,韩国《电子新闻》转述的读数是 K3.1 Pro 55 分、第四,Astra 53 分。14
今天再查同一张榜,它是 46 分。15
两天之后,同一个模型在同一张榜上掉了 9 分。
这张榜给 Astra 按推理档位分了好几行,从 43 到 57,最高那档 57。15
跨着 14 分的档位差去谈「谁超过谁」,先得说清比的是哪一行。
按今天的读数,K3.1 Pro 比 Astra 最高档低 11 分;DeepSeek 的 V4.1 Flash 1017(max)32 分,低 25 分,但它是这张榜上开放权重里的第一。15
更该看的是每次任务花多少钱。
同一张榜按跑完一次智能指数任务的花费算:K3.1 Pro 3.68 美元、46 分;Astra 的 xhigh 档 3.66 美元、55 分。15
同样的钱花出去,Kimi 少拿 9 分。这个价位上,它并不便宜。
月之暗面自报的 Terminal-Bench 4.0 是 65.7%,Astra 58.2%;同一份博客里,CAD 重建那一项上 Astra 95.9、K3.1 Pro 92.7。5
一项高、一项低。自报的数本来就是这个样子。
有一条独立的技术旁证值得记下。那篇论文把一小段解出来的 Opus 4.8 推理预填进 Kimi K3,Kimi 的推理风格和可见回答都向 Claude 靠,作者写「有些情况给出了几乎完全相同的回答」。6
他们把这件事当行为探针用:看一个模型是不是对某家的推理异常敏感。
对象是 Claude,不是 Astra。方法可以照搬到任何一家。
这个探针能证明的是「敏感」,不是「用过」;但它比榜单更接近问题。

变的是「自研」这两个字的价格

如果报道成立,它解释的是追赶的速度,不是追到的位置。
买来的轨迹能把版本推得更快,推不到 Astra 最高那一档的分数上;今天的差距是 11 分和 25 分。15
月之暗面的权重 11 月 4 日放开,DeepSeek 这一版已经把权重放出去了。45
两家都把开放权重当卖点。可这套能力能卖上价,靠的是「它是自己长出来的」这个前提。
投资人要问的因此不是「追不追得上」,是这条追赶曲线有多依赖一个随时会被掐断的接口。
接口一断,追赶的排期就不再由自己定,改由对方的发布节奏定。
对指控方来说,这笔账同样划算:每发一次公开指控,那个问题就被再问一遍,而被问的一方没有便宜的答案。
这条报道要动的不是评测榜,是「自研」这两个字值多少钱。

三个可以核的地方

第一,11 月 4 日权重放开之后,任何人都能拿一段推理去预填它,看它是不是对某一家异常敏感。那篇论文的方法,谁都能复现。5
第二,OpenAI 会不会单独发一篇点名 Astra 的公告。它 9 月 30 日那篇只写到月之暗面。11
第三,两国的条文里,有没有人第一次把「API 输出」写进去。现在美国管参数,中国管技术,都不管输出。
三关里有一关动了,这句话就从一条指控变成一件正在发生的事。

References

  1. 1
    The Information:OpenAI's Astra Model Becomes Top Distillation Target for China's AI Labs(2026-10-29)

    theinformation.com

  2. 2
    Anthropic:Detecting and preventing distillation attacks(2026-02-23)

    anthropic.com

  3. 3
    OpenAI:GPT-6 Astra: A new generation of intelligence

    openai.com

  4. 4
    DeepSeek:DeepSeek-V4.1-Flash-1017(2026-10-17)

    api-docs.deepseek.com

  5. 5
    Kimi:Introducing Kimi K3.1 Pro

    kimi.com

  6. 6
    arXiv:2608.09867《Stealing Reasoning Traces from Proprietary LLM APIs》

    arxiv.org

  7. 7
    eCFR 15 CFR 774 附一:ECCN 4E091

    ecfr.gov

  8. 8
    商务部、科技部公告 2026 年第 48 号(2026-10-16)

    mofcom.gov.cn

  9. 9
    Anthropic:Updating restrictions of sales to unsupported regions(2025-09-04)

    anthropic.com

  10. 10
    OpenAI Terms of Use(2026-01-01 生效)

    openai.com

  11. 11
    OpenAI:Disrupting a coordinated model-distillation campaign(2026-09-30)

    openai.com

  12. 12
    商务部新闻发言人答记者问(2026-09-09)

    mofcom.gov.cn

  13. 13
    91 FR 66346

    federalregister.gov

  14. 14
    电子新闻:Chinese AI Narrows Gap with US(2026-10-27)

    en.etnews.com

  15. 15
    Artificial Analysis:LLM Leaderboard

    artificialanalysis.ai

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