DeepSeek e Moonshot teriam usado GPT-6 Astra para treinar modelos, diz site

As startups chinesas DeepSeek e Moonshot AI teriam usado intensamente respostas do GPT-6 Astra, da OpenAI, para treinar seus modelos mais recentes. A afirmação é do site The Information, em reportagem publicada na quarta-feira e citada pela Reuters, com base em pessoas com conhecimento direto do assunto.

O caso envolve uma técnica chamada destilação. Em termos simples, destilação é treinar um modelo de inteligência artificial a partir das respostas de outro modelo já pronto, em vez de fazer todo o aprendizado do zero. Na prática, isso pode encurtar o caminho para reproduzir recursos avançados, com menos tempo e menos custo.

Quais modelos teriam se beneficiado

Segundo o The Information, dois lançamentos recentes teriam se beneficiado da destilação do Astra. Um deles é o Kimi K3.1 Pro, da Moonshot AI, lançado na semana passada. O outro é a versão atualizada V4.1-Flash 1017, da DeepSeek, lançada em 17 de outubro.

A reportagem ainda não é uma confirmação oficial. A Reuters afirma que OpenAI, DeepSeek e Moonshot AI não responderam de imediato aos pedidos de comentário. Ou seja, por enquanto, a história deve ser lida como rumor com fonte identificada: o que o The Information apurou com suas fontes.

OpenAI já mirava a Moonshot

Um ponto anterior dá contexto à suspeita. Em uma publicação de 30 de setembro, a OpenAI disse ter ligado uma parte central de uma campanha de destilação iniciada em julho a pessoas associadas à Moonshot AI. A Reuters cita esse comunicado ao repercutir a nova reportagem.

Por que a destilação virou briga

A destilação virou um ponto de tensão entre grandes empresas de IA, em meio à intensificação da disputa tecnológica entre Estados Unidos e China. Empresas como Anthropic, OpenAI e Google argumentam que a prática permite que rivais reproduzam capacidades avançadas de forma mais rápida e com custo menor.

Para tentar frear esse tipo de cópia, a Anthropic disse, no início deste mês, que novas medidas contra os chamados ataques de destilação reduziram em cerca de 90% a 99% os dados coletados de seus modelos Claude. O número mostra que o tema saiu da teoria e entrou na operação do dia a dia: proteger o modelo virou parte do produto.

Para quem usa IA, o efeito direto é duplo. Se a destilação acelera rivais, modelos fortes podem chegar mais rápido e mais baratos ao celular, ao computador e aos aplicativos. Ao mesmo tempo, cresce a dúvida sobre quem realmente criou cada avanço — e aumentam as barreiras, limites de uso e sistemas de defesa que podem mudar a experiência de quem consome essas ferramentas.