DeepSeek被曝“蒸馏”Claude Fable 5，网友：谢谢梁叔叔百亿补贴

2026年7月，一场关于“模型蒸馏”的风波在AI圈迅速发酵，将国产大模型明星公司DeepSeek推上了舆论的风口浪尖。事件的导火索，是海外科技博主leo在X平台上的一则重磅爆料：DeepSeek V4 Pro的官方API，疑似将部分复杂编程请求暗中转交给Anthropic旗下的顶尖模型Claude Fable 5处理，目的可能是收集其高质量输出，用于模型蒸馏——即用更强模型的答案来训练自己的模型。

这场风波的起点，源于一个看似平常的技术测试，爆料博主leo指出，测试者通过OpenCode工具向DeepSeek V4 Pro的官方API发起请求，要求模型生成一个3D游戏。令人意外的是，部分输出结果与Claude Fable 5的代码风格高度相似，甚至连推理方式的链条结构都呈现出Claude系列模型特有的特征，而非DeepSeek常见的输出风格。

更耐人寻味的是测试中的“变量实验”，当测试者在提示词中混入网络安全和生物学相关的问题后，模型生成游戏的质量明显下降，知识范围也迅速退回到了DeepSeek原本的水平。这一现象恰好利用了Claude Fable 5的一个已知机制：Anthropic会将部分涉及网络安全、生物学的请求以及蒸馏类请求自动转给Opus 4.8处理。测试者因此合理推测，请求最初被路由到了Fable 5，但在触发了Anthropic的安全分类器后，才被迫回退到DeepSeek自身模型。

目前，这一传闻已在Linux.do技术社区及X平台引发广泛讨论，部分国内开发者还基于leo的线索进行了复现尝试。但需要强调的是，现有证据仅能证明API行为存在异常——它既无法确认实际回答者究竟是谁，也无法证明这些输出确实被纳入了DeepSeek的训练数据。混合提示词、未公开的模型更新，抑或DeepSeek自身的路由优化策略，都可能造成类似的输出差异。

这则爆料在中文互联网上引发的舆论反应，恐怕是爆料者始料未及的。按照常规剧本，一家中国AI公司被指控“借用”海外竞品模型能力，理应引发关于技术伦理与合规性的严肃讨论。但中国网友的反应，却呈现出一种近乎黑色幽默的集体调侃。

“那更好了，感谢梁叔叔百亿补贴”，一位内蒙古的网友如此评论。另一位广东网友算了一笔账：“v4pro输出6元/百万token，fable5 50美元/百万token，50多倍价差了”——按当时汇率折算，这大约是350元人民币对6元人民币的差距，接近60倍。

这种“反向定价”的荒诞感，成为网友调侃的核心素材。一位北京网友半开玩笑地说：“意思是使用便宜ds，然后他给我接到贵的opus上，我真的谢谢文峰了”。山东网友紧跟其后：“还有这种好事？那不得多用”。广东网友更是直言：“血赚啊，用deepseek的价格买到fable5的能力”。河南网友则用更夸张的语气感叹：“梁圣这下真成圣了”。

即便是相对理性的声音，也呈现出一种微妙的“不以为意”。一位广东网友指出：“首先这件事真实性存疑，毕竟只是一面之辞。其次，就算这是真的，对于我们ds用户来说是好事啊，花ds的价位有fable5的能力”。另一位四川网友则精准捕捉到了中外舆论场的温差：“老外本来想带节奏，中国人不为所动，甚至感觉赚到了”。

这种集体反应，折射出的不仅是网友对“薅羊毛”的本能兴奋，更是对DeepSeek定价策略的一种反向认同——如果真能以6元/百万token的价格“蹭”到50美元/百万token的顶级模型能力，那不仅不是丑闻，反而是某种意义上的“用户胜利”。

要理解这场风波的深层背景，需要将时间轴拉回到2026年2月。彼时，Anthropic在官方博客发布了一篇措辞严厉的声明，公开指控DeepSeek、月之暗面和MiniMax三家中国AI公司，通过约2.4万个虚假账户与Claude模型进行了总计超过1600万次交互，实施所谓的“工业规模蒸馏攻击”。

Anthropic声称，这三家中国AI实验室通过系统性提取Claude在推理、工具调用与编程等方面的核心能力，用于训练和改进自身模型。这一指控在当时的AI行业引发巨大震动，多家美国AI公司随后跟进，OpenAI更是在提交给美国国会的备忘录中指控DeepSeek“搭便车”。OpenAI、Anthropic和谷歌甚至被报道组建了所谓的“反蒸馏联盟”。

然而，这一指控从一开始就伴随着巨大的争议。特斯拉CEO马斯克直接在社交媒体上嘲讽Anthropic“贼喊捉贼”。业内不少声音指出，Anthropic自身在训练Claude模型时，同样大量使用了互联网上的公开代码、网页和图书数据——包括可能来自中国开源模型的内容。有报道显示，Claude Opus 4.8甚至曾在对话中自称是“DeepSeek”和“千问”。

更关键的是技术与逻辑层面的质疑。Redis之父就公开为DeepSeek抱不平，指出通过公开API进行模型蒸馏实际上“是不可能的”，因为要蒸馏一个模型，需要访问海量的、带有完整logits（概率分布）的请求，包括思维链的所有中间输出——而这些信息，公开API根本无法提供。另有分析指出，1600万次对话交互是否足以训练出一个万亿参数级别的大模型，本身就是一个值得商榷的问题

李开复在2026年3月的一次采访中也直言：“大家可能前一阵听到美国Anthropic抱怨一些中国公司蒸馏了它的模型，蒸馏本身也没有违背什么规则，是不是有点小题大做了呢”。微软CEO纳德拉更是公开批评头部AI厂商的双标行为——一边主张拥有利用公开数据训练AI模型的“合理使用”权利，一边却反对其他公司通过模型蒸馏学习其模型能力。

这场风波之所以引发如此强烈的市场关注，根本原因在于DeepSeek与Claude Fable 5之间悬殊的成本差距。

根据公开定价信息，DeepSeek V4 Pro的输出价格为6元/百万token（非高峰时段），高峰时段为12元/百万token。而Claude Fable 5的官方定价为输入10美元/百万token、输出50美元/百万token。按当时汇率折算，两者输出价格的差距在50到60倍之间。

德意志银行的一份研报提供了更直观的对比：在Artificial Analysis智能指数上，Claude Fable 5得分60，每项任务加权平均成本约3.25美元；而DeepSeek V4-Pro得分44，每项任务成本仅约5美分——前者成本约为后者的65倍。另一份报告显示，在战略与运营指数上，Claude Fable 5每项任务成本为3.48美元，比DeepSeek V4 Pro max的0.03美元高出100多倍，而两者的性能提升却只有12分。更有测算指出，DeepSeek V4 GA以每百万输出token 0.87美元的价格提供Opus 4.8级别的代码能力，而Anthropic的Fable 5定价为50美元——差距高达57倍。

正是这种极致的性价比，构成了DeepSeek在全球AI市场的核心竞争力，也解释了为何中国网友在面对“借道”传闻时，第一反应不是道德谴责，而是“赚到了”的兴奋——如果DeepSeek真能以6元的价格为用户提供价值50美元的服务，那在用户端，这无疑是极致的消费者剩余。

这场“借道门”风波，表面上是关于API路由行为的技术争议，实质上折射出当前全球AI产业的三重深层博弈。

第一重是技术与成本的博弈。模型蒸馏本身是AI行业公认的合法训练技术，由AI三巨头之一、图灵奖得主Geoffrey Hinton于2015年提出，后成为行业通用手段。它本质上是一种知识迁移技术，通过让小型模型学习大型模型的输出分布，实现模型轻量化和成本优化。然而，当蒸馏跨越了企业边界、尤其是跨越了国界，它就从一个纯粹的技术问题变成了一个复杂的商业与地缘政治问题。美国AI巨头们试图将蒸馏“污名化”，本质上是想通过抬高技术壁垒来维护自身的定价权和市场地位——毕竟，如果每个开发者都能以DeepSeek的价格获得接近Claude Fable 5的能力，那后者的50美元/百万token定价将难以为继。

第二重是规则与话语权的博弈。Anthropic在2026年2月提出的“工业规模蒸馏攻击”这一概念，本身就是一种话语权的争夺——通过创造一个新的负面词汇，将一项中性的技术手段定性为“攻击”行为。但这一叙事面临着内在的逻辑矛盾：正如微软CEO纳德拉所批评的，头部AI厂商一边主张拥有利用公开数据训练AI模型的“合理使用”权利，一边却反对其他公司通过模型蒸馏学习其模型能力。这种“我可以爬你的数据，但你不能学我的输出”的双重标准，在逻辑上难以自洽。目前全球行业尚未对模型蒸馏的合法性与合规性形成统一共识，这意味着围绕蒸馏的规则博弈将在相当长的时间内持续。

第三重是信任与商业模式的博弈。对于DeepSeek而言，这场风波无论最终真相如何，都已经触及了API服务最核心的信任问题——透明度。API的调用方是付费开发者，他们有权知道自己调用的究竟是哪个模型、按什么标准计费。如果API服务商在用户不知情的情况下将请求转发至第三方API，不仅涉及服务条款的违背，更可能引发企业级客户对供应链安全性的深层担忧。这种信任成本的损耗，有时远比技术争议本身更具破坏性。

截至本文发稿，DeepSeek尚未对此次传闻作出官方回应。但可以预见的是，随着DeepSeek V4正式版的全面上线以及全球AI市场竞争的持续升温，类似的争议恐怕不会就此终结。对于投资者和行业观察者而言，真正值得关注的或许不是“DeepSeek有没有借道Claude”这一技术细节，而是当一家中国AI公司能以对手1/50的成本提供接近对手水平的服务时，整个AI行业的定价逻辑和竞争格局将如何被彻底改写。

毕竟，在绝对的成本优势面前，所有的道德指控都显得苍白——而这，或许才是让硅谷真正感到不安的地方。

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