Anthropic报告相关讨论进一步转向用户数据可见范围、公开披露边界及模型服务信任。香港老雷转述朋友对Claude使用风险的提醒，称报告涉及湖南两名大学生，并自述主要使用ChatGPT。Star将Anthropic报告、中转站数据售卖及Kimi被指静默转发请求至Claude的说法并置，推测隐私技术和端侧模型可能受益。骆逸则把报告与OpenAI学术争议联系起来，质疑平台持续监控用户资料并筛选高价值信息。本轮呈现从具体报告向整个模型服务隐私风险扩散的脉络，但候选材料没有报告原文、数据处理规则或请求日志，不能确认平台监控所有用户，也不能将模型路由、数据售卖与公开披露视为同一已证实行为。
参与帖子: Anthropic英文报告对中国公司的蒸馏指控：
1，阿里巴巴Qwen，规模最大。 Anthropic称，阿里相关行动是其观察到的中国AI实验室中规模最大的能力提取活动之一：2026年5月至7月与Claude产生超过1.51亿次交互，峰值接近每天300万次。报告认为，其重点并非简单获取Claude最终答案，而是系统性收集高能力Claude模型在复杂推理、编程和Agent任务中的输出及推理轨迹，再经过整理转化为训练数据，以提升Qwen系列后续模型。Anthropic将这种行为定性为大规模、工业化的“distillation/capability extraction”，认为其目的在于以远低于从头训练的成本复制Claude的能力。
2，月之暗面Moonshot（Kimi），最突出的问题是真实用户数据被转给Claude。 Anthropic称，Moonshot不仅主动设计问题向Claude提取能力，还把Kimi真实用户提交的问题转发给Claude处理：在一个仅10天的观察窗口内，接近30万条真实用户请求被发送给Claude，相关活动涉及约5,380个欺诈账号；从5月至7月累计交互超过2,300万次。报告尤其警告，其中一些请求并非普通公开问题，而包含企业内部代码、密码/有效凭证及其他敏感信息，意味着原始用户可能并不知道自己的数据会被送入第三方美国模型。Anthropic认为这种“真实流量→Claude回答→回流”的模式既可以给Kimi用户提供答案，也能够不断产生高质量训练材料，因此同时涉及模型蒸馏和用户数据隐私问题。
3，DeepSeek，利用真实用户流量选择性调用Claude。 Anthropic称，DeepSeek相关活动同样不是单纯人工编写蒸馏题库，而是会从真实用户请求中筛选具有较高训练价值的内容，再转发给Claude，特别关注编程、Agent和复杂推理场景。报告描述的技术模式包括识别使用 Claude Code、OpenCode等开发工具/工作流的请求，并选择部分高价值任务交给高能力Claude模型生成答案，然后将结果用于自身模型能力提升；报告给出的一个观察窗口中，相关活动在约14天内达到1,210万次以上交互。这使Anthropic认为DeepSeek所做的不只是传统意义上的“小模型学习大模型输出”，而是利用真实开发者产生的问题持续获得闭源前沿模型的高价值响应。
4，智谱Zhipu AI——更强调提取、清洗“推理过程”。 Anthropic认为智谱相关行动具有比较明显的数据工程特征：不是简单保存Claude答案，而是尝试提取推理轨迹、清洗和格式化输出，再转化成可用于训练的数据，同时特别关注编程和网络安全能力。报告称其一度尝试从防护更严格的目标模型获取数据，随后转向 Claude Opus 4.6以及其他美国前沿模型；Anthropic记录的一个阶段约17天产生超过340万次交互。因此Anthropic把这类行为看作更有针对性的能力复制——重点不是让Claude临时完成一个任务，而是把Claude解决问题的方法转化为能够重复训练自己模型的数据资产。
5，小米MiMo——把已有用户交互再次送入Claude制造SFT/RL材料。 Anthropic称，小米相关活动的特点之一，是利用 MiMo用户已经产生的真实对话和编程任务作为输入，再发送给Claude获得更高质量的答案，从而构造可用于监督微调（SFT）和强化学习（RL）的数据。在Anthropic观察的一个约20天窗口内，相关请求超过40万次。报告还注意到MiMo-V2-Pro等模型曾通过免费或低门槛方式吸引大量开发者使用，因此提出一种可能性：这种免费开放策略除了推广模型之外，也可能产生大量真实、复杂且非常适合后训练的数据。不过这一点尤其要注意——Anthropic表达的是怀疑和行为分析，并没有证明“小米推出免费试用的目的就是收集训练数据”。
6，商汤SenseTime——争议焦点转向第三方代理商的数据来源。 Anthropic称，商汤相关案例与前几家公司直接大量调用Claude有所不同，其调查发现训练数据可能通过第三方模型代理、中转服务或数据供应商获得，而这些服务能够积累用户与Claude等美国模型之间的真实交互记录，再将这些数据提供给下游模型开发者。Anthropic认为这里最大的风险已经不仅是模型能力被蒸馏，而是用户可能并不知道自己的prompt、Claude回答乃至其中包含的敏感信息会被中转服务保存、重新打包甚至用于交易和训练。因此这一案例被Anthropic用来说明一个更大的灰色产业链问题：前沿模型的数据提取未必总由最终AI公司直接实施，中间还可能存在代理商和数据供应商。
7，MiniMax——Anthropic怀疑存在专门用于采集美国模型交互的中转基础设施。 Anthropic称，MiniMax相关活动与一家从表面公司信息很难直接看出与MiniMax关系的实体/服务存在关联，该服务向用户提供模型中转访问，但一个引起调查人员注意的异常点是：平台重点提供 Anthropic Claude和OpenAI等美国前沿模型，却没有明显以MiniMax自己的模型作为核心产品。Anthropic据此结合后台行为、账户关系和数据流特征判断，这类服务可能不仅是普通API代理，而具有收集真实用户与美国前沿模型交互、积累高质量训练数据并进一步用于模型能���提取的功能。不过和小米免费试用的动机判断一样，关于该中转服务“就是为了给MiniMax收集训练数据”的说法属于Anthropic的归因和推断，而不是MiniMax公开承认的事实。
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