Dos de los modelos chinos más comentados de octubre, Kimi K3.1 Pro, de Moonshot AI, y la actualización de DeepSeek V4.1-Flash, se habrían entrenado con ayuda de respuestas de GPT-6 Astra, el modelo más avanzado de OpenAI. Lo publicó el 28 de octubre el medio estadounidense The Information, citando a personas con conocimiento directo, y lo recogió la agencia Reuters. Ninguna de las empresas lo ha confirmado: Moonshot declinó comentar, DeepSeek no respondió y OpenAI se limitó a decir que se toma el problema «muy en serio».
La práctica de la que se habla se llama destilación: un laboratorio hace millones de preguntas a un modelo más capaz, guarda sus respuestas y las usa para entrenar el suyo, que así aprende más rápido y más barato. Es una técnica legítima y muy extendida cuando se aplica a modelos propios, pero las condiciones de uso de OpenAI y de Anthropic prohíben usar sus respuestas para crear modelos que compitan con ellos. En los últimos meses se ha convertido en uno de los frentes de la competencia entre Estados Unidos y China en IA.
Lo que se sabe y lo que no
- Los modelos señalados. Kimi K3.1 Pro, que Moonshot lanzó la semana pasada y del que ya hablamos, y DeepSeek V4.1-Flash en su versión del 17 de octubre, que también reseñamos.
- Una sola fuente. Todo sale de The Information y de fuentes anónimas. Reuters no dice haberlo verificado por su cuenta, y no se sabe cuántas respuestas de Astra se habrían usado ni cómo se obtuvieron.
- El razonamiento oculto. Según el medio especializado The Decoder, este tipo de destilación solo funciona si se consigue que el modelo revele los pasos de razonamiento que normalmente esconde, algo que OpenAI y Anthropic prohíben y tratan de impedir.
- Un antecedente con Moonshot. El 30 de septiembre, OpenAI ya había vinculado a personas relacionadas con Moonshot el núcleo de una campaña de destilación contra sus modelos que empezó en julio, y cerró las cuentas implicadas.
- Antes fue Claude. En febrero, Anthropic acusó a DeepSeek, Moonshot y MiniMax de usar unas 24,000 cuentas falsas para mantener más de 16 millones de conversaciones con Claude. Este mes aseguró que sus nuevas defensas reducen entre un 90 % y un 99 % los datos que se pueden extraer así, y The Decoder sostiene que por eso los laboratorios chinos se habrían pasado a Astra.
Por qué la destilación se volvió un asunto de Estado
Entrenar un modelo de primera línea cuesta miles de millones de dólares en chips y electricidad; aprender de las respuestas de otro cuesta una fracción. Para los laboratorios estadounidenses, eso significa que sus rivales pueden alcanzarlos sin pagar la parte más cara, y en Washington ya hay propuestas para sancionar a quien lo haga. Los laboratorios chinos, por su parte, nunca han admitido estas acusaciones, y sus modelos abiertos se han ganado a muchos desarrolladores por su calidad y su precio, sea cual sea el origen de sus datos.
Para quien usa estos modelos, la acusación no cambia lo que hacen hoy, pero sí añade una duda legal y de reputación, sobre todo en empresas que necesitan saber de dónde vienen los datos de entrenamiento. Moonshot ha prometido publicar los pesos abiertos de Kimi K3.1 Pro el 4 de noviembre, y será la primera ocasión para ver si la polémica cambia sus planes. Mientras ninguna de las partes presente pruebas, lo prudente es tratarla como lo que es: una acusación seria, pero sin confirmar.
Más fuentes: The Decoder, 29 de octubre de 2026; Anthropic, «Detecting and preventing distillation attacks», 23 de febrero de 2026; OpenAI, campaña de destilación (30 de septiembre de 2026).