Mistal套壳DeepSeek，被当场抓现行了？

几天前就有人在X上爆料：Mistral的新模型是直接蒸馏自DeepSeek，而且基准测试结果还被歪曲了。

这个被视为欧洲版OpenAI「全村希望」的公司，地位就如同中国的DeepSeek一般，如今居然塌房了？

这实在是太魔幻了。

更为劲爆的是，这个重磅大瓜还是从一篇Mistral女员工的「分手小作文」里曝出来的。

原话是这样的——

也就是说，这位Mistral离职的女员工，不仅在小作文中曝光了自己和前男友、Mistral同事的感情纠葛，还爆出Mistral套壳DeepSeek的丑闻。

这个消息一曝光，立马在全网引起了轩然大波。

DeepMind研究员Susan Zhang转发并评论，直接点名Mistral AI的不道德行为。

在「小作文」里，这位Mistral前员工痛诉自己如何接连遭遇上司排挤、伴侣出轨、求职无望，还要靠抗抑郁药物试图让情感生活重回正轨。

关键节点在2025年4月初， Mistral把她解雇了，原因在于工作分歧：

这加剧了她对Mistral高层的不满——而她的伴侣又和高层关系密切。

在职业前途未卜、经济压力加剧、感情关系又充满不确定的三重打击下，她开始崩溃。

这让DeepMind研究科学家Andreas Kirsch非常同情。🙏

Mistral的「秘方」竟是DeepSeek，这一事实让人无语。

其实早在今年6月，就有一位火眼金睛的AI行内人发现，Mistral Small 3.2写的东西，它怎么这么像DeepSeek呢！

这位名为Sam Paech的行内人，同时还是EQ-Bench基准的维护者，可谓十分有眼光。

为了比较Mistral-small-3.2和DeepSeek-v3之间的相似性，这位博主在模型的创意写作输出中，提取了跟人类基线相比最过度呈现的单词和n-gram词组。

通过对这些词/n-gram中的前几百个数据特征进行层次聚类，生成了一张如下的相似性图。

肉眼可见，Mistral-small-3.2和DeepSeek-v3在谱系图中的位置非常接近，从而表明它们的特征是极其相似的。

这个过程中，他使用了一个生物信息学工具，基于slop特征谱的相似性，推断出了谱系树。

Susan Zhang对此直接表示，Mistral这身皮被扒下来，原来是DeepSeek啊！

甚至还有人发现，连Gemini Pro 2.5都和DeepSeek-R1之间有非常相似的感觉。

比如DeepSeek-R1非常擅长在对话中保持角色的一致性，而Gemini Pro 2.5也是如此，简直惊人的相似。

HuggingFace联合创始人兼首席执行官表示，蒸馏开源模型有错吗？

毕竟，开源的意义之一就是让大家「自由使用」源代码，所以DeepSeek并不会禁止蒸馏。

而且蒸馏大模型也不简单，DeepSeek蒸馏自己的R1模型就不太成功。Paech本人也表示，其实蒸馏也不算什么大错，现在很多模型都是这么干的。

技术上，蒸馏是通过让小模型模仿大模型的输出结果来实现的。

大模型会把自己的「经验」（比如语言模式、写作风格）以一种简单的方式传给小模型。小模型通过大量练习，逐渐学会了类似的表现，但用更少的计算资源。

这种方法在AI领域很流行，因为这项技术很实用，比如能让大模型跑在手机或其他低性能设备上。

蒸馏本身不是错，编造谎言才是问题的实质！

说到头来，Mistral的问题不在于蒸馏DeepSeek，而在于把模型的进步归功于自家的RL方法，甚至蓄意改变基准测试。

没有清楚标注模型是蒸馏的，缺乏透明度，才是最关键的问题。

Mistral好像不止一次这么干，博士生Regi Kusumaatmadjia就发现Mistral的OCR功能与Mineru的OCR出奇的相似。

想当初，Mistral可是深夜发一条磁力链接，就能让整个开源圈震撼的存在。

在今年2月，才成立一年多的Mistral AI已经估值62亿美金，成为法国的骄傲，欧洲的骄傲。

欧洲的开发者们一度欢呼：恭喜Mistral AI，让欧洲在AI竞赛中终于有了一席之地。

Mistral AI的超级应用助手Le Chat，还一度登顶法国免费APP的榜首。

马克龙一直以来也积极支持Mistral，称其为：「法国人工智能产业的皇冠上瑰宝」。

2023年，这三位来自谷歌DeepMind、Meta的前员工希望打造一家遵循欧洲模式的AI公司——开源、高效、注重隐私。

随后，他们就用自己的方式，颠覆了硅谷的传统。

在当时，当OpenAI斥资超1亿美金训练GPT-4时，Mistral仅用2200万美元就打造出了最具竞争力的AI模型。

甚至马克龙还信誓旦旦表示，法国未来几年将投资1090亿欧元用于建设AI，尽最大努力为包括Mistral在内的公司创造空间。

在成立仅仅七个月的时间里，Mistral就在两个主要「权重级别」上发布了SOTA开源大语言模型（mistral-7b 和 mixtral）。

Mistral在底层架构持续取得突破（如sparse mixture-of-experts，稀疏专家混合架构）。

这对一家初创公司而言，成就非凡。

刚刚，他们还推出了Mistral Medium 3.1，表示整体性能提升巨大。

不过，这次推文底下质疑声不断。