Liang Wenheng sonunda direnemedi. DeepSeek, 17 Ekim'de güncellenen V4.1-Flash modeli, eğitim sırasında OpenAI'nin en yeni GPT-6 Astra modelini büyük ölçüde "öğrenme ile aktarma" yöntemiyle kullandı. Moonshot'ın Kimi yeni modeli de adı verildi. Öğrenme ile aktarma, basitçe daha güçlü modellerin cevaplarını kendi modeline örnek olarak vermek demektir. Bu yöntem, ilerlemeyi hızlandırır ve maliyeti düşürür. Etkisi doğrudan görünür. AI'nın kendi kendine internetten işlem yapabilme yeteneğini ölçen bir testte, DeepSeek'in yeni versiyonu 75,0 puan aldı, Astra ise 77,9 puan aldı. Ancak her soru için çağrılma maliyeti DeepSeek'te sadece 0,22 dolar iken, Astra'da 10,77 dolar, yani neredeyse 49 kat fark var. Daha önce Çinli laboratuvarlar çoğunlukla Claude modelini öğrenme ile aktarma yöntemiyle kullandı. Son zamanlarda Anthropic'in koruma önlemlerini artırmasıyla, tüm dikkatler Astra'ya kaydı. Liang Wenheng orijinal olarak V4'te bu yöntemi kullanmak istemiyordu. Ancak Zhipu GLM ve diğer rakipler öğrenme ile aktarma yöntemiyle hızla ilerlerken, rekabet baskısına boyun eğmek zorunda kaldı. DeepSeek'in ilk olarak dikkat çekmesinin nedeni "ucuz ve kendi kendine eğitilmiş" olmasıydı. Şimdi hâlâ ucuz, ancak ikinci kısım artık net değil.
