DeepSeek被曝“蒸餾”Claude Fable 5，網友：謝謝梁叔叔百億補貼

2026年7月，一場關于“模型蒸餾”的風波在AI圈迅速發酵，將國產大模型明星公司DeepSeek推上了輿論的風口浪尖。事件的導火索，是海外科技博主leo在X平臺上的一則重磅爆料：DeepSeek V4 Pro的官方API，疑似將部分復雜編程請求暗中轉交給Anthropic旗下的頂尖模型Claude Fable 5處理，目的可能是收集其高質量輸出，用于模型蒸餾——即用更強模型的答案來訓練自己的模型。

這場風波的起點，源于一個看似平常的技術測試，爆料博主leo指出，測試者通過OpenCode工具向DeepSeek V4 Pro的官方API發起請求，要求模型生成一個3D游戲。令人意外的是，部分輸出結果與Claude Fable 5的代碼風格高度相似，甚至連推理方式的鏈條結構都呈現出Claude系列模型特有的特征，而非DeepSeek常見的輸出風格。

更耐人尋味的是測試中的“變量實驗”，當測試者在提示詞中混入網絡安全和生物學相關的問題后，模型生成游戲的質量明顯下降，知識范圍也迅速退回到了DeepSeek原本的水平。這一現象恰好利用了Claude Fable 5的一個已知機制：Anthropic會將部分涉及網絡安全、生物學的請求以及蒸餾類請求自動轉給Opus 4.8處理。測試者因此合理推測，請求最初被路由到了Fable 5，但在觸發了Anthropic的安全分類器后，才被迫回退到DeepSeek自身模型。

目前，這一傳聞已在Linux.do技術社區及X平臺引發廣泛討論，部分國內開發者還基于leo的線索進行了復現嘗試。但需要強調的是，現有證據僅能證明API行為存在異常——它既無法確認實際回答者究竟是誰，也無法證明這些輸出確實被納入了DeepSeek的訓練數據。混合提示詞、未公開的模型更新，抑或DeepSeek自身的路由優化策略，都可能造成類似的輸出差異。

這則爆料在中文互聯網上引發的輿論反應，恐怕是爆料者始料未及的。按照常規劇本，一家中國AI公司被指控“借用”海外競品模型能力，理應引發關于技術倫理與合規性的嚴肅討論。但中國網友的反應，卻呈現出一種近乎黑色幽默的集體調侃。

“那更好了，感謝梁叔叔百億補貼”，一位內蒙古的網友如此評論。另一位廣東網友算了一筆賬：“v4pro輸出6元/百萬token，fable5 50美元/百萬token，50多倍價差了”——按當時匯率折算，這大約是350元人民幣對6元人民幣的差距，接近60倍。

這種“反向定價”的荒誕感，成為網友調侃的核心素材。一位北京網友半開玩笑地說：“意思是使用便宜ds，然后他給我接到貴的opus上，我真的謝謝文峰了”。山東網友緊跟其后：“還有這種好事？那不得多用”。廣東網友更是直言：“血賺啊，用deepseek的價格買到fable5的能力”。河南網友則用更夸張的語氣感嘆：“梁圣這下真成圣了”。

即便是相對理性的聲音，也呈現出一種微妙的“不以為意”。一位廣東網友指出：“首先這件事真實性存疑，畢竟只是一面之辭。其次，就算這是真的，對于我們ds用戶來說是好事啊，花ds的價位有fable5的能力”。另一位四川網友則精準捕捉到了中外輿論場的溫差：“老外本來想帶節奏，中國人不為所動，甚至感覺賺到了”。

這種集體反應，折射出的不僅是網友對“薅羊毛”的本能興奮，更是對DeepSeek定價策略的一種反向認同——如果真能以6元/百萬token的價格“蹭”到50美元/百萬token的頂級模型能力，那不僅不是丑聞，反而是某種意義上的“用戶勝利”。

要理解這場風波的深層背景，需要將時間軸拉回到2026年2月。彼時，Anthropic在官方博客發布了一篇措辭嚴厲的聲明，公開指控DeepSeek、月之暗面和MiniMax三家中國AI公司，通過約2.4萬個虛假賬戶與Claude模型進行了總計超過1600萬次交互，實施所謂的“工業規模蒸餾攻擊”。

Anthropic聲稱，這三家中國AI實驗室通過系統性提取Claude在推理、工具調用與編程等方面的核心能力，用于訓練和改進自身模型。這一指控在當時的AI行業引發巨大震動，多家美國AI公司隨后跟進，OpenAI更是在提交給美國國會的備忘錄中指控DeepSeek“搭便車”。OpenAI、Anthropic和谷歌甚至被報道組建了所謂的“反蒸餾聯盟”。

然而，這一指控從一開始就伴隨著巨大的爭議。特斯拉CEO馬斯克直接在社交媒體上嘲諷Anthropic“賊喊捉賊”。業內不少聲音指出，Anthropic自身在訓練Claude模型時，同樣大量使用了互聯網上的公開代碼、網頁和圖書數據——包括可能來自中國開源模型的內容。有報道顯示，Claude Opus 4.8甚至曾在對話中自稱是“DeepSeek”和“千問”。

更關鍵的是技術與邏輯層面的質疑。Redis之父就公開為DeepSeek抱不平，指出通過公開API進行模型蒸餾實際上“是不可能的”，因為要蒸餾一個模型，需要訪問海量的、帶有完整logits（概率分布）的請求，包括思維鏈的所有中間輸出——而這些信息，公開API根本無法提供。另有分析指出，1600萬次對話交互是否足以訓練出一個萬億參數級別的大模型，本身就是一個值得商榷的問題

李開復在2026年3月的一次采訪中也直言：“大家可能前一陣聽到美國Anthropic抱怨一些中國公司蒸餾了它的模型，蒸餾本身也沒有違背什么規則，是不是有點小題大做了呢”。微軟CEO納德拉更是公開批評頭部AI廠商的雙標行為——一邊主張擁有利用公開數據訓練AI模型的“合理使用”權利，一邊卻反對其他公司通過模型蒸餾學習其模型能力。

這場風波之所以引發如此強烈的市場關注，根本原因在于DeepSeek與Claude Fable 5之間懸殊的成本差距。

根據公開定價信息，DeepSeek V4 Pro的輸出價格為6元/百萬token（非高峰時段），高峰時段為12元/百萬token。而Claude Fable 5的官方定價為輸入10美元/百萬token、輸出50美元/百萬token。按當時匯率折算，兩者輸出價格的差距在50到60倍之間。

德意志銀行的一份研報提供了更直觀的對比：在Artificial Analysis智能指數上，Claude Fable 5得分60，每項任務加權平均成本約3.25美元；而DeepSeek V4-Pro得分44，每項任務成本僅約5美分——前者成本約為后者的65倍。另一份報告顯示，在戰略與運營指數上，Claude Fable 5每項任務成本為3.48美元，比DeepSeek V4 Pro max的0.03美元高出100多倍，而兩者的性能提升卻只有12分。更有測算指出，DeepSeek V4 GA以每百萬輸出token 0.87美元的價格提供Opus 4.8級別的代碼能力，而Anthropic的Fable 5定價為50美元——差距高達57倍。

正是這種極致的性價比，構成了DeepSeek在全球AI市場的核心競爭力，也解釋了為何中國網友在面對“借道”傳聞時，第一反應不是道德譴責，而是“賺到了”的興奮——如果DeepSeek真能以6元的價格為用戶提供價值50美元的服務，那在用戶端，這無疑是極致的消費者剩余。

這場“借道門”風波，表面上是關于API路由行為的技術爭議，實質上折射出當前全球AI產業的三重深層博弈。

第一重是技術與成本的博弈。模型蒸餾本身是AI行業公認的合法訓練技術，由AI三巨頭之一、圖靈獎得主Geoffrey Hinton于2015年提出，后成為行業通用手段。它本質上是一種知識遷移技術，通過讓小型模型學習大型模型的輸出分布，實現模型輕量化和成本優化。然而，當蒸餾跨越了企業邊界、尤其是跨越了國界，它就從一個純粹的技術問題變成了一個復雜的商業與地緣政治問題。美國AI巨頭們試圖將蒸餾“污名化”，本質上是想通過抬高技術壁壘來維護自身的定價權和市場地位——畢竟，如果每個開發者都能以DeepSeek的價格獲得接近Claude Fable 5的能力，那后者的50美元/百萬token定價將難以為繼。

第二重是規則與話語權的博弈。Anthropic在2026年2月提出的“工業規模蒸餾攻擊”這一概念，本身就是一種話語權的爭奪——通過創造一個新的負面詞匯，將一項中性的技術手段定性為“攻擊”行為。但這一敘事面臨著內在的邏輯矛盾：正如微軟CEO納德拉所批評的，頭部AI廠商一邊主張擁有利用公開數據訓練AI模型的“合理使用”權利，一邊卻反對其他公司通過模型蒸餾學習其模型能力。這種“我可以爬你的數據，但你不能學我的輸出”的雙重標準，在邏輯上難以自洽。目前全球行業尚未對模型蒸餾的合法性與合規性形成統一共識，這意味著圍繞蒸餾的規則博弈將在相當長的時間內持續。

第三重是信任與商業模式的博弈。對于DeepSeek而言，這場風波無論最終真相如何，都已經觸及了API服務最核心的信任問題——透明度。API的調用方是付費開發者，他們有權知道自己調用的究竟是哪個模型、按什么標準計費。如果API服務商在用戶不知情的情況下將請求轉發至第三方API，不僅涉及服務條款的違背，更可能引發企業級客戶對供應鏈安全性的深層擔憂。這種信任成本的損耗，有時遠比技術爭議本身更具破壞性。

截至本文發稿，DeepSeek尚未對此次傳聞作出官方回應。但可以預見的是，隨著DeepSeek V4正式版的全面上線以及全球AI市場競爭的持續升溫，類似的爭議恐怕不會就此終結。對于投資者和行業觀察者而言，真正值得關注的或許不是“DeepSeek有沒有借道Claude”這一技術細節，而是當一家中國AI公司能以對手1/50的成本提供接近對手水平的服務時，整個AI行業的定價邏輯和競爭格局將如何被徹底改寫。

畢竟，在絕對的成本優勢面前，所有的道德指控都顯得蒼白——而這，或許才是讓硅谷真正感到不安的地方。

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