كشفت Anthropic عما تصفه بأنه حملات تقطير موجهة نحو نماذجها الخاصة من قبل ثلاثة مختبرات ذكاء اصطناعي صينية، و DeepSeek تقف مزاعم التقطير في مركز الإفصاح. تفيد TechCrunch بأن Anthropic ذكرت Alibaba و Moonshot AI و DeepSeek في حسابها للنشاط، بينما تصيغ Quartz نفس الإفصاح بشكل أكثر وضوحاً، مشيرة إلى أن Anthropic تتهم مختبرات الذكاء الاصطناعي الصينية بهجمات تقطير غير قانونية. بالنسبة للمطورين الذين يزنون نماذج واجهات برمجية حدودية ضد بدائل مفتوحة الأوزان أرخص، هذا أقل أهمية كقصة أمان من قصة الأصل — والأصل أصبح الآن مسألة مشتريات.
أبرز النقاط المستخلصة
- ذكرت Anthropic في إفصاح حول حملات تقطير موجهة نحو نماذجها Alibaba و Moonshot AI و DeepSeek، وفقاً لـ TechCrunch.
- تفيد Quartz بأن Anthropic تصف النشاط كهجمات تقطير غير قانونية بدلاً من معايير تنافسية عادية.
- تفيد The Guardian بأن نفس جولة الإفصاحات تغطي أيضاً محاولات الجهات السيئة لإساءة استخدام الذكاء الاصطناعي التابع لـ Anthropic في عمل الأسلحة البيولوجية. لا تربط أي من التقارير هذه المحاولات بالمختبرات المذكورة.
- لا تتضمن المقاطع المنشورة أي أحجام أو تواريخ أو عدد حسابات أو طريقة تقنية، لذا يجب التعامل مع نطاق الحملات المزعومة كغير محدد كمياً.
- الخلفية التجارية واضحة جداً: تحتوي Convly على DeepSeek V4-Pro بسعر 0.435 دولار دخول / 0.87 دولار خروج لكل 1 مليون رمز مقابل Claude Opus 5 بسعر 5.00 دولارات دخول / 25.00 دولار خروج — تقريباً بفارق درجة واحدة.
- بالنسبة لمعظم الفرق، يكون التعرض هنا تعاقدياً بدلاً من أن يكون تقنياً: تحظر شروط المزود عموماً استخدام مخرجات النموذج لتدريب الأنظمة المتنافسة.
ما تقوله Anthropic عن مزاعم تقطير DeepSeek
المادة المبلغ عنها ضيقة لكنها حادة. حساب TechCrunch هو أن Anthropic وضعت تفاصيل حملات تقطير منشأها Alibaba و Moonshot AI و DeepSeek — ثلاثة من أكثر مطوري النماذج الحدودية والمفتوحة الأوزان سعراً تنافسياً رؤية. تحد صيغة Quartz اللغة، مشيرة إلى أن Anthropic تتهم مختبرات الذكاء الاصطناعي الصينية بهجمات تقطير غير قانونية، مما يضع النشاط كمسألة شروط الخدمة وربما مسألة قانونية بدلاً من فضول بحثي.
ما لا يحتويه الإبلاغ المتاح مهم بقدر ما هو مهم. المقاطع المتداولة لا تحدد كيف تم تنفيذ التقطير المزعوم، على مدى أي فترة، من خلال أي حسابات أو وسطاء، أو كم من المخرجات تم حصادها. لا تحدد أي تأثير على نماذج الصين الناتجة، ولا تتضمن ردود من Alibaba أو Moonshot AI أو DeepSeek. أي رقم مرفق بهذه مزاعم تقطير DeepSeek — عدد رموز، نسبة مئوية، نطاق تاريخي — ليس في المادة المبلغ عنها، ويجب على القراء أن يكونوا متشككين تجاه التغطية التي توفر واحداً.
ما هو تقطير النموذج فعلاً
التقطير، بعبارات عامة، هو ممارسة تدريب نموذج «طالب» أصغر أو أرخص على مخرجات نموذج «معلم» أقوى. بدلاً من التعلم فقط من النص الخام، يتعلم الطالب من إكمالات المعلم وآثار التفكير أو إشارات التفضيل، والتي يمكن أن تضغط على قدر كبير من القدرة المكلفة إلى حزمة أصغر بكثير. هذه تقنية قياسية موثقة جيداً — تعلن عدة نماذج منشورة علناً عنها في أسمائها، بما في ذلك DeepSeek R1 Distill Llama 70B، الذي يسرّده كونفلي بسعر 0.80 دولار أمريكي للإدخال و0.80 دولار أمريكي للإخراج لكل مليون رمز، مع استهلاك يقارب 40 غيغابايت من الذاكرة VRAM عند التكميم بـ 4 بت.
والتمييز الذي يرسمه القطاع لا يتعلق بالمنهج، بل بالموافقة. فالتقطير من نموذج معلّم تملكه شخصيًّا، أو من نموذج تسمح رخصته صراحةً بهذا الاستخدام، أمرٌ عاديٌّ تمامًا. أما التقطير من واجهة برمجة تطبيقات تجارية تمنع شروط استخدامها صراحةً استخدام المخرجات لتدريب أنظمة منافسة، فهو ما يحوّل هذه التقنية إلى اتهام. أما شروط خدمة Anthropic سياسات الاستخدام فهي الوثيقة الأساسية التي تحدّد ما يُسمح به وما لا يُسمح به على منصتها، وهذه الحدود العقدية هي الآلية التي تُدار بها عادةً مثل هذه الادعاءات — وليس عبر استغلال ثغرة تقنية.
لماذا Alibaba و Moonshot AI و DeepSeek هي المختبرات المذكورة
إن المختبرات الثلاثة المذكورة ليست اختيارًا عشوائيًّا: فهي الجهات المطوّرة التي حقّقت أحدث إصداراتها أكبر انخفاضٍ في سعر الاستدلال الفعّال. فسلسلة نماذج Qwen3 من شركة علي بابا تشمل نماذج محلية صغيرة وحتى أنظمة كبيرة قائمة على «مزيج الخبرات» (mixture-of-experts)؛ ويُسرّد كونفلي نموذج Qwen3 8B بسعر 0.04 دولار أمريكي للإدخال و0.14 دولار أمريكي للإخراج لكل مليون رمز، ونموذج Qwen3 235B-A22B بسعر 0.45 دولار أمريكي للإدخال و1.80 دولار أمريكي للإخراج. أما نموذج Moonshot آي آي Kimi K3 فيُسرّد بسعر 3.00 دولارات أمريكية للإدخال و15.00 دولارًا أمريكيًا للإخراج، مع سياق يصل إلى مليون رمز، بينما يُسرّد نموذج Kimi K2.7 Code بسعر 0.60 دولار أمريكي للإدخال و2.50 دولار أمريكي للإخراج. أما الجيل الرابع من نماذج DeepSeek (V4) فيُسرّد بسعر 0.14 دولار أمريكي للإدخال و0.28 دولار أمريكي للإخراج لنماذج V4-Flash، و0.435 دولار أمريكي للإدخال و0.87 دولار أمريكي للإخراج لنماذج DeepSeek V4-Pro.
وهذا التسعير هو السبب في أن اتهامات التقطير غير المشروع تُطرح كادعاءات تجارية لا أكاديمية. فإذا استطاعت جهة ما تحقيق سلوكٍ مماثل بتكلفة تدريب أقل بكثير، فإن الفجوة السعرية التي تقدّمها للعملاء لم تعد مجرد خيار نموذج عمل — بل تصبح، وفق رواية المُتّهم، نقلًا للقيمة. ولا شيء في المواد المُبلّغ عنها يثبت أن أي قدرة محددة في هذه النماذج نشأت من مخرجات Anthropic، وهذه الفجوة بين الاتهام وإثبات الأصل هي بالضبط ما لا يزال معلّقًا دون حل.
كيف تقارن النماذج المذكورة من حيث السعر والسياق
ويستخدم الجدول أدناه القوائم المنشورة من قِبل كونفلي لنماذج الأطراف المذكورة في التقارير. وهذه أرقام كتالوجية للمقارنة، وليست نتائج اختبارات أداء — فكونفلي لم يختبر أصل التقطير أو جودة النماذج هنا.
| النموذج | المطوّر | السياق | السعر لكل مليون رمز (للإدخال / للإخراج) | VRAM عند تكميم 4 بت |
|---|---|---|---|---|
| Claude Opus 5 | Anthropic | مليون | $5.00 / $25.00 | لم يُنشر بعد |
| Claude Sonnet 5 | Anthropic | مليون | $2.00 / $10.00 | لم يُنشر بعد |
| DeepSeek V4-Pro | DeepSeek | مليون | $0.435 / $0.87 | حوالي 800 جيجابايت |
| Qwen3 235B-A22B | علي بابا | 128 ألف رمز | $0.45 / $1.80 | ~140 جيجابايت |
| Kimi K3 | Moonshot آي | مليون | $3.00 / $15.00 | حوالي 1.4 تيرابايت |
تنشر Anthropic بطاقتها السعرية الحالية على موقعها الإلكتروني صفحة التسعير، وهو المرجع الأساسي الذي يجب التحقق منه قبل التخطيط لأي عملية انتقال. وإذا أردت معرفة تأثير هذه الفروق على فاتورتك الشهرية وفق أحجام الاستخدام الخاصة بك، فإن أداة حاسبة تكلفة واجهات برمجة تطبيقات الذكاء الاصطناعي (API) وغيرها من الأدوات في نطاق قاعدة بيانات نماذج الذكاء الاصطناعي تحتوي جميعها على نفس الأرقام بصيغ مماثلة.
خيط إساءة استخدام الأسلحة البيولوجية في نفس الإفصاح
وجرى الإبلاغ عن محاولات إساءة الاستخدام في مجال الأسلحة البيولوجية جنبًا إلى جنب مع مواد التقطير، وذكرت صحيفة الغارديان أن Anthropic قدّمت تفاصيل عن جهود بذلتها جهات خبيثة لإساءة استخدام ذكائها الاصطناعي في أغراض الأسلحة البيولوجية. ومن المهم أن نفصل بين هذين المسارين: فلا يربط أيٌّ من التقارير الثلاثة المتوفرة بين تلك المحاولات وشركات علي بابا أو Moonshot آي آي أو DeepSeek، وأن اعتبارهما اتهامًا واحدًا سيشوّه صورة جميع الأطراف الأربعة.
وبوصفه سياقًا لا حقيقةً مبلّغة، أصبحت إفصاحات من هذا النوع نوعًا مألوفًا لدى مقدّمي النماذج الكبيرة، الذين ينشرون على نحو متزايد سرديات عن محاولات إساءة الاستخدام التي يقولون إنهم رصدوها وحجبوها. وقيمتها للمطوّرين غير مباشرة لكنها حقيقية: فهي تشير إلى ما يراقبه المقدّم، وما يسجله، وأي سلوكٍ يستعد للتدخل فيه. ولا توضح المقاطع المبلغ عنها عدد المحاولات التي تمت، أو هوية الجهة التي تقف وراءها، أو ما إذا كانت أي منها ناجحة، ولا ينبغي افتراض هذه التفاصيل.
ماذا تعني مزاعم تقطير DeepSeek للمشترين والمستضيفين الذاتيين
أما بالنسبة للفِرق التي تُوزّع منتجات، فالأسئلة العملية هي عقدية وتشغيلية لا درامية. أولًا: اقرأ بند «المخرجات» في اتفاقية المقدّم التي تعمل بموجبها: فالقيد الذي يهم عادةً هو حظر استخدام المخرجات لتدريب أو ضبط دقيق أو تقييم نموذج منافس، وهذا البند يطبّق على خطتك الداخلية لضبط النموذج بنفس القدر الذي يطبّق به على أي طرف آخر. ثانيًا: إذا كنت تقوم بالتقطير داخليًّا، فاحفظ سجلات توضح أي نموذج معلّم أنتج أي مجموعة بيانات — فتوثيق الأصل أسهل بكثير أثناء التنفيذ منه في محاولة إعادة بنائه لاحقًا تحت التدقيق.
ثالثًا: الاتهام ليس عقوبة. ولا شيء في التقارير يشير إلى أن أيًّا من النماذج المذكورة يواجه قيودًا على التوافر، لذا يجب أن تستند قرارات الشراء إلى التكلفة والتأخير الزمني (latency) وحدود السياق وبنود الترخيص. وإذا كان جزءٌ من اهتمامك بالنماذج الصينية ذات الأوزان المفتوحة هو تشغيلها ذاتيًّا، فلاحظ الجانب المتعلق بالعتاد في نهاية الجدول: فنموذج Qwen3 235B-A22B يتطلب ما يقارب 140 غيغابايت عند التكميم بـ 4 بت، بينما يقترب نموذج Kimi K3 من 1.4 تيرابايت، وهذه الفجوة تقرّر ما إذا كانت عملية النشر ستتم على خادم واحد أم على مجموعة خوادم. وتتناول أداة حاسبة مجانية لحساب متطلبات الذاكرة عالية السرعة (VRAM) هذه المسألة، بينما يغطي التحليل دراسة مقارنة بين تكاليف النماذج المفتوحة والمغلقة للذكاء الاصطناعي مدى استقرار الفجوة السعرية بين المعسكرين فعليًّا.
الأسئلة الشائعة
ما الذي اتّهمتْه Anthropic بالضبط المختبرات الثلاثة به؟ وفقًا لموقع تِك كرانش (TechCrunch)، قدّمت Anthropic تفاصيل عن حملات تقطيرٍ استهدفت نماذجها وتورّطت فيها شركتا علي بابا وMoonshot آي آي (Moonshot AI) وDeepSeek. وأفاد موقع كوورتز (Quartz) بأن Anthropic وصَفت هذه الأنشطة بأنها «هجمات تقطير غير مشروعة». أما الآليات التقنية المحددة فهي غير مذكورة في التقارير المنشورة.
هل تعني ادعاءات تقطير DeepSeek أن نماذج DeepSeek نسخٌ من نموذج Claude؟ كلا. فالتقارير تصف حملات مزعومة لاستخلاص المخرجات، لكنها لا تثبت أي قدرات محددة في أي نموذج مُوزَّع نشأت من تلك المخرجات، كما أن ردود المختبرات المذكورة غير موجودة في المقاطع المتاحة.
هل يُعدُّ التقطير فعلًا غير قانوني؟ التقطير تقنية مشروعة ومُوثَّقة على نطاق واسع. وما يجعلها موضع جدل هو مصدر النموذج المستخدم: فمقدّمو الخدمات التجارية يحظر عادةً استخدام مخرجات نماذجهم لتدريب نماذج منافسة، وبالتالي فإن الخلافات الناجمة عنها تكون عادةً عقديةً لا جنائية.
هل محاولات إساءة استخدام الأسلحة البيولوجية مرتبطة بالمختبرات الصينية؟ لا، وفق أي شيء ورد في التقارير. فرواية الغارديان تتعلّق بجهات خبيثة تحاول إساءة استخدام ذكاء Anthropic الاصطناعي. ولا تربط أي مصدرٍ من المصادر هذه المحاولات بشركات علي بابا أو Moonshot آي آي أو DeepSeek.
هل يجب أن يؤثر هذا على النموذج الذي أنشره؟ لا، ليس من تلقاء نفسه. قارن التسعير المنشور الحالي وحدود السياق وبنود الترخيص، وتحقق من بند «المخرجات» في اتفاقية مقدّم الخدمة الخاص بك إذا كنت تقوم بضبط دقيق. فالتكلفة والقدرات تظلّ العوامل الحاسمة.
الخلاصة
انتقلت Anthropic من شكٍّ قائم منذ فترة طويلة في القطاع إلى إفصاحٍ مسمّى ومدوّن رسميًّا، وستشكّل ادعاءات تقطير DeepSeek — جنبًا إلى جنب مع تلك المتعلقة بعلي بابا وMoonshot آي آي — الطريقة التي سيطرح بها المشترون أسئلة حول أصل النماذج طوال العام. لكن التفاصيل المبلغ عنها ضئيلة: لا أحجام، لا منهج، لا جدول زمني، ولا ردود من الأطراف المتهمة. أما الاقتصاد الكامن وراء النزاع فهو موثّقٌ وبلا لبس، إذ يسرّد كونفلي نموذج DeepSeek V4-Pro بأقل بمرتبة واحدة من حيث السعر مقارنةً بنموذج Claude Opus 5 لكل رمز. ولحين نشر المزيد من الأدلة الأساسية علنًا، فإن الموقف المُبرَّر هو اعتبار هذا اتهامًا جادًّا نطاقه غير مقدّر كميًّا، والتأكد من أن سجلاتك الخاصة بالتقطير والضبط الدقيق ستكون كافية للرد على نفس السؤال.
المصادر: news.google.com. نُشر في 11 سبتمبر 2026.