Liáng Wénfēng cuối cùng cũng không giữ được nguyên tắc của mình. Mô hình V4.1-Flash được DeepSeek cập nhật ngày 17 tháng 10 đã “chưng cất” rất nhiều câu trả lời từ GPT-6 Astra mới nhất của OpenAI. Mô hình mới của Kimi từ Moonshot cũng bị nhắc đến. Chưng cất, nói đơn giản, là dùng câu trả lời của mô hình mạnh hơn làm giáo trình để huấn luyện mô hình của mình. Cách này giúp tiến bộ nhanh và tiết kiệm chi phí. Hiệu quả rất rõ ràng. Trong một bài kiểm tra đánh giá khả năng AI tự tìm kiếm thông tin trên mạng, phiên bản mới của DeepSeek đạt 75,0 điểm, trong khi Astra đạt 77,9 điểm. Nhưng chi phí gọi mỗi câu hỏi, DeepSeek chỉ mất 0,22 USD, còn Astra mất 10,77 USD—chênh lệch gần 49 lần. Trước đây, các phòng thí nghiệm trong nước chủ yếu chưng cất từ Claude. Gần đây, Anthropic siết chặt hơn, nên mọi người mới chuyển sang chú ý đến Astra. Lúc đầu, Liáng Wénfēng không muốn dựa vào thủ thuật này cho V4. Nhưng khi thấy các đối thủ như Zhipu GLM đang tiến nhanh nhờ chưng cất, anh ấy cuối cùng cũng đầu hàng trước áp lực cạnh tranh. DeepSeek ban đầu nổi bật nhờ tinh thần “rẻ mà tự huấn luyện”. Giờ thì giá vẫn rẻ, nhưng nửa sau của câu đó thì không còn chắc chắn nữa.