午方 AI 获悉，Redis 创始人 Salvatore Sanfilippo 驳斥了'中国大型语言模型通过提炼美国模型增强实力'的观点。他强调，普通 API 接口仅能返回文本结果，无法触及模型内部的概率分布及运算状态，因此仅凭少量外部调用无法复刻先进模型的核心逻辑。以 DeepSeek 为代表的中国 LLM 正处于上升期，其能力源于扎实的数据预训练与强化学习，而非走捷径。

学术界将模型提炼分为依赖概率分布的'软提炼'和仅靠文本答案的'硬提炼'。虽然'软提炼'是常见后处理技术，但通过 API 极难实现。当前争议聚焦于'硬提炼'，即竞争对手利用 API 获取详细推导过程、验证步骤及自我修正机制。尽管这些数据仅为文本形式，不代表内部概率分布，却能大幅节省强化学习中的探索成本。企业难以完全阻止此类行为，因为输出详细推导过程正是维持高级智能的关键，强行禁止将严重损害模型性能。

各大企业倾向于将此定义为'安全层面的攻击'，根源在于现行版权法律存在漏洞。由于 AI 生成文本不受版权保护，企业无法阻止对手合法将其作为训练数据。这种制度空白迫使行业领导者独自承担巨额强化学习成本，却无法阻挡竞争对手利用数据提升实力。因此，企业在公关和政策层面将其称为'提炼攻击'，旨在争取道德同情与法律保护，以维护竞争优势。