Redis 创始人 Salvatore Sanfilippo 近日公开反驳了中国大模型靠蒸馏美国模型变强的说法。他认为，普通 API 调用只能返回文字答案，无法获取模型生成答案时的概率分布和内部状态，单靠少量外部调用根本不可能复制一个前沿模型的核心能力。
正文解读
大模型真正的逻辑推理与思考能力隐藏在极其复杂的神经网络内部。通过 API 接口，外部用户只能拿到最终答案，却无法获知完整的思考路径和概率计算过程。这好比只看几道题的期末答案，根本无法倒推出老师脑海中庞大的知识体系。以 DeepSeek 为代表的中国大模型之所以快速崛起，依赖的是数据预训练和强化学习等底层工程的扎实积累，而非走捷径。
学术界将大模型蒸馏细分为依赖概率分布的「软蒸馏」和仅依靠文本答案的「硬蒸馏」。软蒸馏本身是常规后训练手段，无法通过 API 调用轻易实现，当下的争议主要集中在硬蒸馏上。大厂真正极力防范的，是对手利用越狱和诱导提示，强迫模型输出本被产品隐藏的推导草稿、验证步骤与自我纠错过程。这些详细步骤虽仍是文字形式，并非底层概率分布，但足以帮助竞争对手在强化学习中省去数亿美元的盲目探索成本。然而，输出详细推导过程是推理模型维持高智能的核心属性，一旦为了防盗而强行屏蔽，模型性能就会严重下降。
大厂急于将服务违约和 API 滥用界定为安全层面的「攻击」，深层动因在于版权法律的空白。在现行法律框架下，AI 生成的文本并不享有版权，大厂无法阻止对手合理使用这些文本作为训练语料。这意味着领跑者在商业上面临「自己承担高昂的强化学习探索成本，却无法阻止对手合法利用数据追赶」的硬伤。因此，大厂倾向于在公关和政策层面将竞争行为包装成「蒸馏攻击」，以此寻求道德同情和立法保护，试图维护自身的先发壁垒。
展望来看，围绕蒸馏与反蒸馏的博弈仍将持续，但技术层面的攻防只是表象，版权立法和行业规则的完善才是决定竞争格局的关键变量。对追赶者而言，硬蒸馏的边际收益会随着领先者防护升级而递减，底层工程和原创能力的积累才是长久之道。
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