Kimi K3.1 Pro dan DeepSeek V4.1-Flash Dilatih Menggunakan GPT-6 Astra, Menurut Sebuah Laporan — Apa yang Terbukti dari Itu

Kimi K3.1 Pro

Pertanyaan yang berguna bagi siapa pun yang memanggil model-model ini bukanlah apakah tuduhan itu skandal. Pertanyaannya adalah apakah perilaku yang Anda beli adalah perilaku yang Anda kira Anda beli, dan apa yang diubah oleh klaim distilasi terkait hal itu.

Apa yang sebenarnya diklaim oleh laporan itu

Laporan tersebut, sebagaimana dirangkum di berbagai media yang memuatnya, menyatakan bahwa kedua model menggunakan keluaran GPT-6 Astra sebagai sinyal pelatihan — resep standar untuk memberi prompt kepada model kuat dalam skala besar, mengumpulkan jawabannya, dan melatih model yang lebih lemah untuk mereproduksinya. Laporan itu tidak mengklaim pencurian bobot, tidak mengklaim akses ke kode pelatihan OpenAI, dan tidak menyebutkan jumlahnya.

Satu detail dari liputan itu layak dipisahkan secara khusus karena ini klaim tentang motif, bukan metode: edisi bahasa Inggris Chosun menggambarkan pergeseran tersebut sebagai langkah laboratorium-laboratorium Tiongkok menuju GPT-6 Astra setelah Anthropic memperketat akses ke model-model frontier miliknya sendiri. Itu masuk akal dan belum terverifikasi. Itu juga tidak akan mengejutkan — guru termurah yang tersedia adalah model mana pun yang masih bisa dijangkau sebuah laboratorium dalam volume besar.

Apa yang telah OpenAI nyatakan secara resmi

DeepSeek V4.1-Flash

Itu adalah jenis pernyataan yang berbeda, dan perbedaannya penting. Vendor yang mengatakan "kami mendeteksi ekstraksi sistematis atas keluaran kami" mengajukan klaim operasional yang dapat diperiksa, lengkap dengan tanggal dan jumlah. Publikasi yang mengatakan "kedua model ini dilatih dengan keluaran tersebut" mengajukan klaim berbasis sumber tanpa metode yang dipublikasikan. Yang kedua lebih spesifik dan kurang dapat diverifikasi, dan godaan untuk menggabungkan keduanya menjadi satu cerita justru adalah cara sebuah laporan berubah menjadi fakta.

Apa itu distilasi, dan apa yang bukan distilasi

Distilasi adalah teknik, bukan kejahatan. Ini telah menjadi praktik standar di dalam laboratorium selama satu dekade: melatih model kecil agar sesuai dengan distribusi model besar, lalu menyajikan model kecil tersebut. Yang menjadi keberatan laboratorium adalah kasus ketika guru adalah model produksi milik orang lain, yang diakses pada skala industri, tanpa izin.

Berikut ada tiga hal, dan ketiganya sering dikacaukan:

• Transfer kemampuan itu nyata tetapi terbatas. Siswa yang dilatih pada keluaran guru mewarisi distribusi jawaban guru pada prompt yang dilihatnya. Ia tidak mewarisi bobot guru, data pelatihannya, arsitekturnya, atau perilakunya pada prompt yang tidak terpikirkan untuk ditanyakan.

• Pertanyaan hukum dan pertanyaan teknis adalah dua hal yang terpisah. Ketentuan layanan dapat melarangnya; mendeteksinya sulit; membuktikannya pada model tertentu bahkan lebih sulit lagi. Deteksi lalu lintas scraping oleh vendor bukanlah bukti bahwa checkpoint tertentu telah dilatih dengan hasil tersebut.

• Tolok ukur adalah sidik jari yang lemah. Dua model yang didistilasi dari guru yang sama tidak mendapat skor yang sama, dan dua model yang tidak memiliki hubungan sering kali mendapat skor serupa pada tolok ukur yang semua orang optimalkan. Petunjuknya, bila ada, terletak pada kesalahan — kegagalan tak biasa yang sama pada perintah tak biasa yang sama.

Mengapa ini berujung pada rilis open-weights

Kedua model dapat diunduh, dan itulah yang membuat kisah ini penting, bukan sekadar gosip. DeepSeek V4.1-Flash dirilis dengan lisensi MIT. Kimi K3.1 Pro adalah model unggulan Moonshot dan bobotnya terbuka. Jika kemampuan dasarnya sebagian berasal dari model frontier tertutup, maka pembeli memperoleh, dengan harga bobot terbuka, perilaku yang awalnya dikembangkan di balik paywall dan tinjauan akses.

Itu tidak otomatis menjadi masalah bagi pembeli. Itu menjadi masalah bagi pembeli yang perlu mengetahui pada apa mereka bergantung. Model yang perilakunya dibentuk oleh keluaran vendor lain adalah model yang perilakunya dapat disimpulkan oleh siapa pun yang memiliki model vendor lain tersebut — yang penting bagi ketahanan adversarial, bagi desain evaluasi, dan bagi siapa pun yang mengira mereka membeli kemampuan independen alih-alih gema.

Ini juga mengubah profil risiko lisensi. Ketentuan MIT DeepSeek tidak membebankan apa pun. Lisensi komunitas MiniMax, sebagaimana kami tulis minggu ini, memberlakukan atribusi dan ambang pendapatan. Sengketa distilasi tidak akan diselesaikan oleh salah satu lisensi; itu akan diselesaikan di tempat lain sepenuhnya, dan pembeli hanya akan menjadi penonton.

Apa yang sebenarnya bisa Anda periksa

• Perilaku penolakan terhadap prompt yang ditolak oleh model-model Anda yang lain. Model murid yang belajar dari seorang guru mewarisi pola guardrail guru tersebut, termasuk pola-pola yang tidak konsisten.

• Sidik jari kegagalan. Jalankan serangkaian prompt yang sengaja dibuat aneh dan bandingkan teks kesalahan, bukan tingkat kesalahan. Distilasi terlihat dari keanehan yang sama.

• Kalibrasi. Mintalah tingkat keyakinan pada pertanyaan yang tidak dapat dijawabnya, dan lihat apakah ambang abstensi cocok dengan model yang Anda kenal.

• Pergeseran versi. DeepSeek V4.1-Flash memiliki dua checkpoint dengan skor terbitan yang berbeda, 39,46 untuk build September dan 45,10 untuk pembaruan 17 Oktober. Selisih sebesar itu antara dua bulan perlu dijelaskan terlepas dari klaim distilasi apa pun.

Tak satu pun dari ini membuktikan apa pun tentang data pelatihan. Namun hal-hal itu memang memberi tahu Anda apakah model berperilaku seperti sesuatu yang sudah Anda miliki, yang merupakan versi praktis dari pertanyaan tersebut.

Apa yang harus dilakukan tentang hal itu sebagai pembeli

• Jangan mengubah harga sebuah model berdasarkan rumor. Tidak ada apa pun dalam laporan itu yang mengubah harga Kimi K3.1 Pro atau DeepSeek V4.1-Flash maupun kecepatannya, dan keduanya tetap termasuk di antara model kuat termurah di pasar.

• Pastikan pertanyaan asal-usul tetap tercatat dalam catatan pengadaan. Jika fungsi kepatuhan Anda bertanya dari mana kemampuan suatu model berasal, "vendor mengatakan model itu dilatih dari nol" dan "sebuah laporan menduga model itu didistilasi dari pihak ketiga" adalah dua pernyataan yang harus dapat Anda kutip secara akurat enam bulan dari sekarang.

• Uji pada lalu lintas Anda sendiri. Kedua model tersedia di OrcaRouter pada harga daftar penyedia dengan markup 0% — code>kimi/kimi-k3.1-pro/code> dan code>deepseek/deepseek-v4.1-flash/code> dan code>deepseek/deepseek-v4.1-flash-1017/code> — sehingga perbandingan dengan penyedia yang saat ini Anda gunakan hanyalah aturan perutean, bukan kontrak baru.

Satu hal yang jangan dilakukan adalah menganggap laporan itu sudah final. Dua laboratorium, satu publikasi, tanpa metode yang dipublikasikan: posisi yang jujur adalah bahwa klaim yang masuk akal telah diajukan tetapi belum dibuktikan, dan bahwa perilaku aktual model dapat diukur hari ini terlepas dari itu.

Apa yang bisa menyelesaikannya

Laboratorium yang mengakuinya, gugatan hukum, atau analisis teknis yang mencocokkan keluaran pada skala besar. Yang pertama akan mengakhiri perdebatan, yang kedua akan memindahkannya ke pengadilan, dan yang ketiga adalah satu-satunya yang bisa dilakukan oleh seseorang di luar perusahaan-perusahaan tersebut — itulah sebabnya ketiadaan hal itu setelah seminggu pemberitaan patut dicatat.

Sampai salah satunya muncul, klaim itu termasuk dalam kategori yang sama dengan semua rumor kemampuan lainnya: berguna untuk cara Anda mengevaluasi model, bukan untuk apa yang Anda simpulkan tentangnya.

Catatan sumber: laporan distilasi, atribusinya kepada The Information, dan dua model yang disebutkan berasal dari liputan perdagangan 29–30 Oktober 2026; artikel aslinya tidak dibaca langsung untuk tulisan ini. Tanggal mulai 1 Juli, puncak 24–25 Juli, sekitar 16.000 permintaan, dan lebih dari 4.000 akun berasal dari pengungkapan OpenAI pada 30 September. Lisensi MIT untuk DeepSeek V4.1-Flash dan ketentuan lisensi komunitas yang dirujuk berasal dari repositori model masing-masing; dua skor checkpoint, 39,46 dan 45,10, adalah milik Artificial Analysis. Baik Moonshot maupun DeepSeek belum mengonfirmasi tuduhan tersebut. Pengenal model OrcaRouter dan penerusan harga daftar adalah katalog kami sendiri.