2026 年，人工智能领域最受关注的现象之一，是中国大模型公司对前沿模型的大规模蒸馏。从 Anthropic 公开指控阿里巴巴 Qwen 相关实验室进行“工业规模蒸馏攻击”，到行业内广泛讨论的灰产中转站（Relay Station）生态，再到 coding agent 爆发带来的 token 需求激增，这一现象已从技术细节演变为影响全球 AI 竞争格局的战略议题。
本文将系统梳理当前中国大模型蒸馏的现状，解析其技术本质、商业逻辑与地缘背景。
一、什么是蒸馏？传统蒸馏与 API 蒸馏的区别#
传统知识蒸馏（Knowledge Distillation）是机器学习中的经典技术，由 Geoffrey Hinton 团队在 2015 年提出。其核心是用一个能力更强的教师模型（Teacher Model）去指导一个相对较小的学生模型（Student Model），让学生模型在保持较高性能的同时大幅降低体积和推理成本。
传统蒸馏通常需要访问教师模型的内部信息（如 logits 或软标签概率分布），通过蒸馏损失函数让学生模型模仿教师的“思考方式”。 而当前中国实验室大规模采用的，是 API 蒸馏（也称蒸馏攻击或 Model Extraction via API）。其特点是：
- 教师模型完全是黑盒，只能通过公开 API（Claude、GPT-4o/o1 系列、Gemini 等）进行查询。
- 通过海量调用收集教师模型的输出文本（尤其是带 Chain-of-Thought 的推理轨迹、代码及解释）。
- 将这些输出作为高质量合成数据，对自家基础模型进行监督微调（SFT）或强化学习（RLAIF）。
- 目标是快速、低成本地提升自家模型在 coding、复杂推理、agent 规划等特定能力上的表现。
简单来说，传统蒸馏是“内部教学”，API 蒸馏是“黑箱偷学”。
二、为什么中国大模型公司要做蒸馏？#
中国实验室进行大规模 API 蒸馏，主要有以下现实驱动因素：
1. 成本与效率的极端追求#
从头训练一个前沿级模型需要巨额算力和数据投入。通过蒸馏，实验室可以用远低于自训的成本获得接近的特定能力。尤其在 coding 和 agent 任务上，前沿模型生成的带思考过程的数据质量极高，性价比突出。
2. 出口管制与算力约束#
美国对先进 AI 芯片和模型扩散的出口管制，使中国实验室难以获得足够顶级训练资源。蒸馏成为在硬件受限情况下快速获取前沿智能的重要途径。Anthropic 自己也指出，这种方式在一定程度上削弱了出口管制的效果。
3. 2026 年 agentic AI 与 coding 赛道的激烈竞争#
今年 coding agent、多智能体系统成为商业落地的核心战场。中国模型（Qwen、DeepSeek、GLM、Kimi 等）在通用能力上进步显著，但在复杂软件工程、长时程规划和 agent 执行稳定性上仍存在差距。蒸馏 Claude 和 GPT 的 coding 能力，能在短时间内显著缩小这一差距。
4. 高质量合成数据的需求#
人工标注高质量 reasoning 数据成本极高，而前沿模型可以低边际成本生成海量带过程的合成数据。这对迭代国内模型极为关键。
5. 长期自主可控战略#
减少对外国商业 API 的长期依赖，将核心能力内化到自家模型中，支持开源生态和企业级产品。
三、当前现状：参与者、规模与灰产中转站生态#
根据公开信息和行业讨论，参与大规模蒸馏的中国实验室包括 Qwen（阿里巴巴）、DeepSeek、Moonshot、MiniMax、GLM（智谱）等。其中 Qwen 相关实验室被 Anthropic 点名进行了针对 Claude 的工业规模蒸馏（2026 年 4-6 月期间）。
更值得关注的是支撑这一需求的灰产中转站（中转站 / Relay Station）生态。这是一个高度专业化的灰色产业链，其具体模式可参考国内常见API中转站对比测评：
- 上游：账号商家、虚拟卡提供商、批量账号注册与收购商。
- 中游：大型账号池 + 中转站平台。他们管理海量 ChatGPT Pro、Claude Pro/Max、Codex 类账号，通过代理或共享方式提供低成本访问。
- 下游：个人开发者、vibe coding 用户，以及专门的模型蒸馏团队和实验室。
这个生态的核心商业逻辑与算力套利风险包括：
- 利用 Pro 订阅的高 token 额度进行套利。
- 账号被封后的退款政策（尤其是 Anthropic）降低边际成本。
- 内部虚拟汇率和渠道倍率，进一步压低用户端价格（部分情况下可低至官方价格的 10-30%）。针对想要低成本获取token的用户，中转站购买Claude Token的门道十分深厚。
- 部分中转站专门开设“蒸馏通道”，服务模型训练需求。
行业内已有站点日流水超过数千 RMB 的案例，竞争激烈且高度组织化。Telegram、微信群、闲鱼、淘宝等渠道是主要销售阵地。
四、技术实现路径与实际效果#
典型蒸馏流程如下：
- 针对 coding/agent 任务定向构造高质量 prompt。
- 通过中转站低成本大规模调用教师模型，收集完整推理轨迹（CoT）。
- 对收集的数据进行清洗和筛选。
- 用这些数据对国内基础模型进行 SFT 或过程监督训练。
- 迭代评估与进一步蒸馏。
实际效果方面，蒸馏后的模型在目标能力上通常能实现显著提升，但仍存在明显天花板：
- 在教师模型擅长的领域接近但难以超越。
- 在全新或分布外任务上差距更大。
- 可能继承教师模型的幻觉模式或偏见。
2026 年，行业正从简单输出蒸馏向过程监督蒸馏 + 多教师集成方向演进。
五、争议、风险与多方视角#
这一现象引发了明显争议：
西方前沿实验室视角（以 Anthropic 为代表）： 这是工业规模的能力提取，损害了他们投入巨资进行安全对齐和前沿研究的商业模式，也绕过了出口管制的初衷。
中国实验室视角： 在资源和政策双重约束下的务实追赶策略。蒸馏本身是机器学习标准技术，只是规模化和通过灰产渠道获取 teacher 输出使其显得激进。
灰产与合规风险： 账号不稳定、数据隐私泄露风险、违反服务商 ToS，以及未来可能的监管收紧。
技术风险： 蒸馏质量存在上限，过度依赖可能影响长期原创能力。
六、未来趋势#
短期内，随着 coding agent 需求的持续增长，蒸馏规模很可能进一步扩大，中转站生态也会保持活跃。
中长期来看，这一现象可能推动两方面变化：
- 中国实验室加大基础预训练和原创研究投入，减少对蒸馏的依赖。
- 国际规则和安全机制的进一步博弈（如何在促进创新与保护知识产权之间找到平衡）。
蒸馏是中国大模型公司在当前阶段快速提升特定能力的重要工具，但它无法替代长期的基础研究和算力突破。真正的竞争力，最终仍取决于能否在约束中持续实现技术原创。