午方 AI 獲悉，Redis 創始人 Salvatore Sanfilippo 駁斥了'中國大型語言模型通過提煉美國模型增強實力'的觀點。他強調，普通 API 接口僅能返回文本結果，無法觸及模型內部的概率分佈及運算狀態，因此僅憑少量外部調用無法復刻先進模型的核心邏輯。以 DeepSeek 爲代表的中國 LLM 正處於上升期，其能力源於紮實的數據預訓練與強化學習，而非走捷徑。

學術界將模型提煉分爲依賴概率分佈的'軟提煉'和僅靠文本答案的'硬提煉'。雖然'軟提煉'是常見後處理技術，但通過 API 極難實現。當前爭議聚焦於'硬提煉'，即競爭對手利用 API 獲取詳細推導過程、驗證步驟及自我修正機制。儘管這些數據僅爲文本形式，不代表內部概率分佈，卻能大幅節省強化學習中的探索成本。企業難以完全阻止此類行爲，因爲輸出詳細推導過程正是維持高級智能的關鍵，強行禁止將嚴重損害模型性能。

各大企業傾向於將此定義爲'安全層面的攻擊'，根源在於現行版權法律存在漏洞。由於 AI 生成文本不受版權保護，企業無法阻止對手合法將其作爲訓練數據。這種制度空白迫使行業領導者獨自承擔鉅額強化學習成本，卻無法阻擋競爭對手利用數據提升實力。因此，企業在公關和政策層面將其稱爲'提煉攻擊'，旨在爭取道德同情與法律保護，以維護競爭優勢。