经常听到一种说法，国产的几个模型是用国外的模型蒸馏的，于是我问了 gpt5.2 pro
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不太能用一句“是/不是”概括，但如果你问的是 “这些中国的开源（更准确说很多是 open-weight ）大模型，是不是主要靠把 ChatGPT / Claude / Gemini / Grok 的输出拿来蒸馏出来的？”——从这些团队公开的技术报告/模型卡来看，没有证据支持“主干能力主要来自蒸馏美国闭源模型”这种一刀切的说法；相反，公开材料里更常见的是：
- 大规模自有预训练（ trillions tokens 级别）
- 自家模型/专家模型做合成数据（ synthetic data ）
- 自蒸馏/内部教师模型蒸馏（ teacher 是自家更强或更专门的模型）
- SFT + RLHF/偏好优化等后训练对齐
下面按你列的几个系列，把“公开披露里能确认的部分”讲清楚（也顺便解释为什么外界很难验证“有没有用过美国闭源模型做过数据/蒸馏”）。
先说“蒸馏”到底指什么（很关键）
业界口语里“蒸馏”常混在一起说，至少有三种强度完全不同的用法：
- 真正的知识蒸馏（ KD ）：学生模型去拟合教师模型的分布/概率（ logits ）或高质量推理轨迹。
- 用教师模型生成“少量”指令数据做后训练：比如让强模型写高质量回答/思维链，用来做 SFT 、RLAIF 、偏好数据等。很多人也会叫“蒸馏”，但它更像“合成数据增强”。
- 在公开的 ChatGPT 对话数据（如 ShareGPT 类）上微调：这会让风格更像，但并不等于“整个基础模型是蒸馏出来的”。
你问的通常是第 1 种或“整模型主要靠老师喂答案”。而对于动辄 10T ～ 30T+ tokens 预训练的基础模型来说，用闭源 API 去“喂”到这个量级通常成本极高且不现实，更常见的是第 2 种（而且很多团队会用自家老师模型来做）。
逐个看：公开材料里更像“自训 + 自家蒸馏/合成”，而不是“从美国闭源蒸馏”
DeepSeek （以 V3 / V3.2 为例）
- DeepSeek 的公开仓库里明确写过：他们有把 DeepSeek-R1 系列的推理能力蒸馏到 DeepSeek-V3 之类的做法（教师是 DeepSeek 自家的 R1，不是 ChatGPT/Claude ）。
- DeepSeek-V3.2 的技术报告也在讲 specialist distillation （专才蒸馏）、以及在合成的 agentic 任务数据上做大规模 RL等路线，整体叙述仍是“内部体系蒸馏 + 合成数据 + RL 扩展”。
结论（就公开披露而言）：DeepSeek 确实用蒸馏，但公开说法更接近 自家模型→自家模型，而不是“拿美国闭源模型当教师把它蒸馏出来”。
Qwen （以 Qwen3 为例）
Qwen3 的技术报告指定了“自家蒸馏 + 合成数据”路线：
- 预训练数据扩展里，公开写到会用 Qwen2.5-VL 做 PDF 文本抽取，并用 Qwen2.5-Math 等领域模型生成合成数据。
- 还写到“student 对齐 teacher logits 、最小化 KL divergence”，并点名 teacher 是 Qwen3-32B 或 Qwen3-235B-A22B。
另外，Qwen2.5 的技术报告也把路线描述为：18T tokens 级预训练 + SFT + 多阶段 RL/偏好优化（ DPO/GRPO ）。
结论：Qwen 系列公开材料里的“蒸馏”，主要是 Qwen→Qwen （自家大老师教小学生），并非“从 ChatGPT/Claude 蒸馏”。
Kimi （以开源的 Kimi K2 为例）
Kimi K2 的论文/报告重点在“合成数据 + 强化学习 + agentic 轨迹”：
- 论文摘要写到：K2 预训练 15.5T tokens ，后训练里有 大规模 agentic data synthesis pipeline，并在真实/合成环境交互中做 RL 。
- 在 SFT 数据构建部分，论文明确说会用 K1.5 和其他 in-house 领域专家模型生成候选回答，再用 LLM 或人工做评估过滤。这里点名是“自家专家模型”，并没有说用 ChatGPT/Claude/Gemini 当老师。
结论：就 Kimi-K2 的公开写法，更像 自训 + 自家专家模型合成/筛选 + RL，而不是“蒸馏美国闭源”。
MiniMax （以 MiniMax-01 技术报告为例）
MiniMax-01 这篇报告主要在讲注意力机制/超长上下文训练与推理能力，并展示“性能对标 GPT-4o 、Claude-3.5”等的评测对比。
但在你问的这个点上：
- 报告本身并没有公开宣称“我们用 GPT/Claude/Gemini/Grok 做教师蒸馏训练”（至少在公开文本里没有明确披露到这种程度）。
结论：公开材料不足以支持“MiniMax-01 是从美国闭源蒸馏出来的”。它更多是在论文里“对标评测”，而不是“承认教师来源”。
GLM / ChatGLM （智谱）
ChatGLM/GLM-4 的技术报告提到：
- GLM-4 预训练是 ten trillions （ 10T 级） tokens，对齐是 SFT + RLHF 的多阶段后训练流程。
- 报告里提到 ChatGPT 对他们“做对齐/做 RLHF”的动力有影响，但这是“受到启发”，不是说“拿 ChatGPT 做教师蒸馏”。
- GLM-4 的开源仓库也提到其 base 模型预训练数据里包含不少 reasoning-type synthetic data （推理类合成数据）。
结论：公开资料更支持“自训 + 合成数据 + SFT/RLHF”，不支持“从美国闭源蒸馏”。
那“有没有可能偷偷用过 ChatGPT/Claude/Gemini/Grok 做蒸馏/数据”？
现实情况是：外界通常无法证明，也无法彻底排除
- 如果是“少量”层面的：比如用闭源模型生成/改写一部分指令数据、做 RLAIF 打分、做 judge 过滤，这在行业里是可能发生的（也有团队会用开源/自家模型做同样的事）。
- 但如果你想的是“把整个基础模型主要靠闭源模型蒸馏出来”：考虑到这些模型公开写的预训练规模动辄 10T ～ 30T+ tokens ，靠 API 输出去覆盖这种量级通常非常不经济且难操作。
行业层面确实存在“蒸馏竞争”和“担心未授权蒸馏”的讨论，一些媒体也提到大厂会加强监控以防止模型被未授权蒸馏；但这类报道更多是在讲行业趋势与风险，并不能当作“某个具体中国模型 = 蒸馏自某个美国闭源模型”的证据。
更准确的一句话总结
- 从公开技术报告/模型卡能看到的证据：DeepSeek / Qwen / Kimi / GLM 等更像是 大规模自有预训练 + 自家模型合成数据 + 自蒸馏/内部蒸馏 + SFT/RLHF，而不是“把 ChatGPT/Claude/Gemini/Grok 蒸馏出来”。
- 从外界可验证性角度：是否在某些后训练环节“用过闭源模型生成/评测数据”，通常很难被外部证伪或证实，除非团队主动披露或出现可核验证据。
后面我又问了国产模型是蒸馏的这个说法来源，gpt 回答来源于 2025 年初 openai 指控 deepseek,但是没有调查出证据
那为什么网上总有人说“这些模型是蒸馏 ChatGPT 的”？——现状是：更多来自“指控/推测/调查报道”，而非可复现实证
关于 DeepSeek 是否蒸馏 OpenAI，确实有多家媒体报道过 OpenAI/Microsoft 在调查、OpenAI 指控 DeepSeek 通过 distillation 训练竞品等说法。比如 FT 、Guardian 、Investopedia 等报道都提到这是 OpenAI 的指控或“正在审查/调查”的说法，但报道层面通常也会强调：公开信息并未给出可独立验证的训练证据细节。
另外，FT 也报道过 OpenAI 因“被蒸馏/被抄”担忧而加强安全措施的背景。
关键点：
- 媒体报道 ≠ 论文级披露/可复现证据；
- “像”不等于“蒸馏自某模型”；
- 黑盒蒸馏如果发生，往往体现在数据来源、API 调用日志、训练过程里，而这些通常不会随着“开源权重”一起公开。
有没有“技术研究”能证明某模型是被黑盒蒸馏出来的？
有相关方向的研究在做“黑盒审计/取证”，例如 OpenReview 上的 Distillation Lineage Inspector （ DLI ）就声称能在黑盒条件下检测“是否被非法蒸馏”。
但要注意两点：
- 这类工作是“方法论/框架”，不等于已经对你列的这些模型做出公开、可复现、结论明确的“鉴定报告”；
- 真正要下结论通常仍需要更强证据链（例如已知 teacher 的水印/指纹、日志、数据泄露证据、或可重复的统计检验结果）。
结论（按你问法直接回答）
- 就公开的源代码/论文/技术报告而言：我没有找到证据表明 DeepSeek 、Kimi 、MiniMax 、Qwen 、GLM 这些模型“是从 ChatGPT/Claude/Gemini/Grok 蒸馏出来的”。相反，公开材料里能明确指认的蒸馏多数是体系内蒸馏（例如 DeepSeek-V3 ← DeepSeek-R1 ； Qwen3 小模型 ← Qwen3 大模型）。
- 关于“DeepSeek 蒸馏 OpenAI”：存在来自媒体的指控与调查报道，但其公开层面证据通常不足以让外界独立复现验证。
- 闭源模型名字出现在报告里，往往是对标评测或 judge，不等于“训练蒸馏”。
相关新闻（媒体报道/调查类，非论文证据）
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- OpenAI clamps down on security after foreign spying threats
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