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　　蒸馏技术最早出现在2015年，源于谷歌人工智能元老杰夫·迪恩（Jeff Dean）、杰弗里·辛顿（Geoffrey Hinton）以及谷歌DeepMind研究副总裁奥里奥尔·维尼亚尔斯（Oriol Vinyals）共同撰写的一篇论文中。维尼亚尔斯近期透露，该论文曾被NeurIPS顶会拒稿，理由是该技术“对领域影响有限”。十年后，蒸馏技术却突然成为AI讨论的核心议题。与过去相比，如今蒸馏技术的威力提升源于可用作教师模型的开源模型在数量与质量上的飞跃。今年1月份，IBM LLM Granite技术管理总监凯特·索尔（Kate Soule）在播客中表示：“DeepSeek通过MIT许可开源迄今最强大的模型，实质上正在侵蚀各大厂商守护核心模型的紧闭大门。”

　　蒸馏技术的应用边界索尔提到，互联网开源模型库Hugging Face平台上充斥着诸如Meta Llama和阿里巴巴Qwen等传统模型的蒸馏版本。实际上，Hugging Face存储的约150万个模型中，有3万个名称中带有“distill”字样，这通常表明它们经过了蒸馏。但目前尚无蒸馏模型进入Hugging Face的榜单前列。正如实体店里的一元店，蒸馏技术虽具顶尖性价比，但可选范围有限且存在缺陷：专精某项任务的蒸馏模型在其他领域的表现可能会弱化。

　　基础模型还有出路吗？英伟达首席执行官黄仁勋在公司最新财报发布后接受采访时表示：“如今全球几乎所有AI开发者都在使用DeepSeek的R1来蒸馏新模型。”蒸馏技术带来了机遇，但对OpenAI和Anthropic等公司耗巨资开发的专有大模型构成了威胁，有可能遭到对抗。云平台Hyperbolic联合创始人张杰表示：“我认为基础模型将会越来越趋于同质化。预训练模型的能力存在天花板，我们正逼近这个极限。”张杰认为，大语言模型巨头的出路在于打造受欢迎的产品而非模型本身，这或许解释了Meta选择部分开源Llama模型的战略考量。