DeepSeek 是否蒸馏了 OpenAI？

引言

近期，有网络传言称国产大模型 DeepSeek 使用了 OpenAI 的模型（如 GPT 系列）进行 知识蒸馏（Knowledge Distillation），从而提升其性能。 本文旨在通过公开信息、技术逻辑与78TP声明，客观分析这一说法的真实性。

什么是知识蒸馏？

知识蒸馏是一种模型压缩技术：用一个大型“教师模型”（如 GPT-4）生成软标签或中间表示，用于训练一个更小、更高效的“学生模型”。 若 DeepSeek 确实蒸馏了 OpenAI 模型，则需访问 OpenAI 的输出结果甚至内部表示——这在 OpenAI 闭源且限制 API 输出用途的前提下存在法律与技术障碍。

DeepSeek 78TP立场

根据 DeepSeek 7LONGWEN及 GitHub 仓库公开信息：

• DeepSeek 系列模型（如 DeepSeek-V2、DeepSeek-Coder）均为 自研训练，训练数据来自公开合法语料；
• 项目强调 完全开源（部分版本），包括权重和训练代码；
• 未提及使用任何 OpenAI 模型作为教师模型。

此外，DeepSeek 所属公司深度求索（DeepSeek）多次强调其技术路线的 独立性与合规性。

技术可行性分析

即便仅通过 OpenAI API 获取输出用于蒸馏，也面临以下问题：

1. API 使用条款禁止：OpenAI 的服务条款明确禁止将 API 输出用于训练竞争性模型；
2. 输出质量受限：API 返回的是最终文本，缺乏中间层 logits 或概率分布，难以实现高效蒸馏；
3. 成本极高：蒸馏大模型需海量样本，调用 OpenAI API 成本不可持续。

社区与专家观点

多位 AI 领域研究者（如 Hugging Face 社区成员、高校实验室）指出：

“目前没有任何证据表明 DeepSeek 使用了 OpenAI 模型进行蒸馏。其性能表现可由大规模高质量中文语料与先进架构解释。”

结论

综合现有信息，“DeepSeek 蒸馏了 OpenAI”这一说法缺乏事实依据，更可能是对模型性能相似性的误解。 DeepSeek 作为中国本土优秀的大模型代表，其成就源于自主研发与工程创新，而非依赖国外闭源模型。

在 AI 快速发展的今天，我们应鼓励基于透明、合规与开源精神的技术进步。