DeepSeek и Kimi используют Astra Output для обучения моделей, производительность улучшается

Согласно новости ME, 29 октября (UTC+8), по данным The Information и нескольким прямо осведомленным лицам, обновленная версия V4.1-Flash-1017 от компании DeepSeek от 17 октября, а также новая модель Kimi K3.1 Pro от Moonshot AI, в процессе обучения активно использовали выводы OpenAI GPT-6 Astra для дистилляции. Новая версия DeepSeek показала улучшение результатов в тестах на выполнение задач в браузере. В тесте из 180 реальных веб-задач Browser Use оценка выросла с 70,9 до 75,0, приблизившись к результату Astra — 77,9; стоимость вызова модели на один вопрос составляет 0,22 доллара США, в то время как у Astra — 10,77 доллара США, что в 49 раз больше. Также известно, что ранее основным объектом дистилляции для китайских ИИ-компаний был Claude, но за последние два месяца Anthropic усилила защиту, что сделало извлечение процесса рассуждений модели сложнее, и китайские лаборатории переключили внимание на Astra. Основатель DeepSeek Лян Вэньфэн изначально не хотел полагаться на дистилляцию при разработке V4, но, увидев, что такие китайские конкуренты, как Zhipu GLM, достигли прогресса благодаря дистилляции, он уступил давлению конкуренции. (Источник: ChainCatcher)