中国前沿人工智能模型带有出口管制GPU的指纹

中国顶级前沿 AI 模型带有出口管制 NVIDIA Blackwell GPU 的指纹将于 2026 年 11 月 12 日发布 引用本报告 执行摘要 我们对公开发布的 AI 模型进行的取证分析发现，有证据表明 DeepSeek、Moonshot AI、MiniMax 和 Ant Group 已经获得了 NVIDIA Blackwell GPU 的使用权，尽管这些芯片向中国出口受到限制，并正在使用该硬件来创建其 AI 模型。自 2026 年 4 月以来，这些公司发布的六款模型包含与 Blackwell 硬件匹配的数字模式，而同一家公司的早期模型则与 NVIDIA 的老一代 Hopper 匹配。研究结果表明，几家领先的中国人工智能开发商已经开始使用 Blackwell 来训练他们的最新模型。美国官员和媒体报道已经声称 DeepSeek 和 Moonshot AI 使用 Blackwell 芯片，但没有公布技术证据。证据完全来自模型自己公布的权重，而不是来自泄密或内部人士的说法。我们恢复模型初始值的痕迹，然后搜索重现它们的硬件配置和初始配置；对于 DeepSeek-V4-Flash 和 Kimi K3，我们还在物理 Blackwell 芯片上确认了匹配。指纹识别了权重是如何创建的，并且在没有证明的情况下支持布莱克威尔也进行了训练的推论。特别配置的AMD硬件，也被限制出口到中国，是我们确定的唯一替代方案；我们已将 DeepSeek-V4-Flash 排除在外，并认为其他五个模型不太可能出现这种情况。值得注意的是，我们的研究结果提供了访问先进计算硬件的技术证据，但没有确定芯片位于何处、如何获得访问权限或是否违反出口管制。表 1. DeepSeek、Moonshot AI、MiniMax 和 Ant Group 连续模型中的硬件指纹 链接 ↗ 实验室模型发布芯片 该模型在 DeepSeek 上启动 DeepSeek-V3 2024 年 12 月 NVIDIA Hopper（实验室披露的 H800） DeepSeek-V4-Flash 2026 年 4 月 • NVIDIA Blackwell B200/B300 DeepSeek-V4-Pro 2026 年 4 月 • NVIDIA Blackwell GB200/GB300 Moonshot AI Kimi K2 2025 年 7 月 NVIDIA Hopper（实验室披露的 H800） Kimi K2.5 2026 年 1 月 NVIDIA Hopper（实验室披露的 H800） Kimi K3 2026 年 7 月 • NVIDIA Blackwell GB200/GB300 Kimi K3.1-Pro 2026 年 11 月 • NVIDIA Blackwell GB200/GB300 MiniMax MiniMax-M2.7 2026 年 4 月 NVIDIA Hopper MiniMax-M3 2026 年 6 月 • NVIDIA Blackwell B200/B300 Ant Group Ling-3.0-flash 2026 年 8 月 NVIDIA Hopper Ling-3.1-flash 2026 年 10 月 • NVIDIA Blackwell GB200/GB300 • 需要美国许可证才能出口到中国；尚未有任何报道。 Hopper 指纹无法区分 H800 与 H100 SXM 或 H200；上述 H800 标识是实验室披露的信息，而不是该方法的结果。附录 2 中的模型完整列表 ↓ 主要发现 来自四个中国实验室的六个模型被认为是经过 Blackwell 训练的。 DeepSeek-V4-Flash 和 MiniMax-M3 与 NVIDIA 的 Blackwell 级 B200 或 B300 芯片相匹配，这些芯片具有 148 个处理器核心（称为流式多处理器，或 SM）。 DeepSeek-V4-Pro、Kimi K3、Kimi K3.1-Pro 和 Ling-3.1-flash 匹配 GB200 或 GB300 芯片，也是 Blackwell 级，具有 152 个处理器内核。 Kimi K3.1-Pro 从与 K3 相同的种子开始，并且可能是 K3 进一步训练后的检查点。中国实验室最近才开始对布莱克威尔进行培训。 DeepSeek 的模型通过 DeepSeek-V3（2024 年 12 月发布）读取为 Hopper 训练，通过 DeepSeek V4（2026 年 4 月发布）读取为 Blackwell。 Moonshot 的模型从 Kimi K2.5（2026 年 1 月）开始为 Hopper，从 K3（2026 年 7 月）开始为 Blackwell。其中一个 Moonshot 模型介于两者之间：Kimi K2.7-Code，在 K3 发布前六周发布，基于 Hopper 时代的配重构建，但包含一小部分与 B200 或 B300 匹配的部分。 MiniMax 的模型从 M2.7（2026 年 4 月）开始读为 Hopper，从 M3（2026 年 6 月）开始读为 Blackwell。蚂蚁集团的 Ling-3.0-flash（2026 年 8 月）读作 Hopper，而其 Ling-3.1-flash（2026 年 10 月）读作 Blackwell。 Hopper 读数不识别特定芯片：H800s、H100 SXM 和 H200s 共享相同的指纹。并非所有中国人工智能实验室都转向 Blackwell。我们可以从阿里巴巴（Qwen）、智浦（GLM）、腾讯、小米和 StepFun 看到的最新模型都是经过 Hopper 训练的。美团表示，其 LongCat-2.0 完全基于“AI ASIC superpods”进行训练，我们在其发布的模型权重中没有发现 NVIDIA 指纹。该方法可以得到正确的已知答案。对于24款具体型号，开发商已经公开表示使用了哪些硬件。在每种情况下，我们的方法都与公开声明一致。 NVIDIA自己的Nemotron-3 Ultra，其技术报告将其训练的一个阶段命名为GB200，读取为152个SM，与Kimi K3相同。比赛的强度远比偶然性所能解释的要强。当尝试足够多的组合时，即使是不相关的数字也可能看起来匹配。在我们搜索的大约 6 万亿个种子和布局组合中，最