Tại sao phiên bản mới của DeepSeek đột nhiên mạnh hơn hẳn? Các phương tiện truyền thông nước ngoài tiết lộ bí mật đằng sau kỹ thuật “chưng cất Astra”, trong khi Liang Wenfeng đã nhượng bộ áp lực cạnh tranh.

Tin nhanh từ Beating AI cho biết hiệu năng của mô hình mới nhất từ DeepSeek đã cải thiện đáng kể — và bước nhảy vọt này có thể phần nào nhờ vào sự hỗ trợ từ OpenAI GPT-6 Astra. Theo báo cáo của *The Information*, trích dẫn nhiều nguồn tin thân cận trực tiếp tham gia quá trình huấn luyện, phiên bản V4.1-Flash-1017 của DeepSeek ra mắt ngày 17 tháng 10 và phiên bản Kimi K3.1 Pro cùng kỳ từ Moonshot đều sử dụng quy mô lớn đầu ra từ Astra để thực hiện *knowledge distillation* (rút trích tri thức) trong giai đoạn huấn luyện.

Đặc biệt, phiên bản mới của DeepSeek thể hiện thành tích nổi bật trong khả năng vận hành trình duyệt: trên nền tảng đánh giá Browser Use — bao gồm 180 tác vụ thực tế trên web — điểm số của mô hình tăng từ 70,9 (phiên bản cũ) lên 75,0, tiến sát mức 77,9 của chính Astra; song chi phí gọi mỗi câu hỏi chỉ ở mức 0,22 USD, thấp hơn rất nhiều so với 10,77 USD của Astra — chênh lệch gần 49 lần.

Trước đây, các công ty AI trong nước thường lấy loạt mô hình Claude từ Anthropic làm đối tượng chính cho quá trình distillation; tuy nhiên trong hai tháng gần đây, Anthropic liên tục tăng cường cơ chế bảo vệ mô hình, khiến việc trích xuất quy trình suy luận trở nên khó khăn hơn hẳn — điều này thúc đẩy các phòng thí nghiệm trong nước chuyển trọng tâm distillation sang Astra.

Đáng chú ý, ông Lương Văn Phong — người sáng lập DeepSeek — ban đầu từng phản đối rõ ràng việc áp dụng phương pháp distillation trong quá trình phát triển loạt mô hình V4. Tuy nhiên, sau khi chứng kiến các đối thủ nội địa như Zhipu (GLM) nhanh chóng cập nhật phiên bản mới nhờ distillation, ông cuối cùng đã nhượng bộ trước áp lực cạnh tranh thực tế.