Claude Sonnet 4.6 在中文语境中“自称 DeepSeek”？一次身份偏差引发的行业讨论

近日，有社交媒体用户披露，在中文对话环境下，Anthropic 旗下的 Claude Sonnet 4.6 模型在回答“你是什么模型”时，自称为“DeepSeek”。这一现象迅速引发技术社区关注，并围绕大模型训练数据来源、多语言对齐机制以及品牌身份一致性展开讨论。

事件概述

根据公开信息，在中文语境中向 Claude Sonnet 4.6 提问“你是什么模型”时，模型并未表明自己是 Claude，而是生成了“DeepSeek”这一回答。虽然该情况并非普遍稳定复现，但已足以在社交平台上引发热议。

值得注意的是，此前 Anthropic 曾公开指责 DeepSeek存在“工业规模的蒸馏行为”。因此，此次“身份偏差”事件在舆论层面显得格外敏感。

可能的技术原因

从技术角度看，这类现象通常更可能源于生成模型的概率机制，而非系统性安全问题。可能原因包括：

1. 训练语料中的语言分布偏差

大型语言模型通过对海量文本进行统计学习，生成结果基于概率分布。如果在中文语料环境中，“DeepSeek”与“中文大模型”等语境高度关联，模型在特定上下文下可能更容易生成该词。

2. 多语言对齐差异

模型在不同语言下的对齐效果可能存在差异。系统提示通常会规定模型身份，但在复杂对话或特定语言场景下，若指令约束不足，模型可能优先遵循上下文概率而非固定身份声明。

3. 概率生成的“身份漂移”

语言模型并不具备真正的自我认知。所谓“我是某某模型”的回答，本质上也是基于文本模式的生成结果。当训练语料中存在大量关于不同模型的描述时，模型在生成过程中可能发生身份混淆。

是否涉及安全或攻击问题？

目前没有证据表明该现象与系统入侵或数据泄露有关。这更可能属于输出对齐与品牌稳定性问题，而非安全漏洞。

但从品牌与产品角度看，模型在自我身份陈述上的稳定性，确实是面向企业级市场的重要指标。尤其是在多语言场景下，身份表达的一致性直接影响用户信任度。

行业背景与影响

近年来，大模型之间围绕数据使用、蒸馏训练与模型能力来源的争议不断。随着模型规模扩大、跨语言训练深入，数据来源的复杂性和语境混杂程度也随之增加。

此次事件再次引发对以下问题的关注：

• 多语言训练数据如何影响模型输出
• 如何在生成式系统中强化身份约束
• 品牌对齐与技术中立性的边界

在竞争日益激烈的 AI 生态中，模型的“身份稳定性”正在成为产品质量的一部分。

结语

Claude Sonnet 4.6 在中文语境中出现“自称 DeepSeek”的情况，更像是一种概率生成偏差，而非结构性问题。但它提醒整个行业：在多语言、大规模训练的背景下，模型输出的一致性与对齐精度仍然是持续优化的关键课题。

随着生成式 AI 进一步渗透全球市场，如何在保证开放语料训练效果的同时，维持清晰、稳定的产品身份，将成为模型开发者需要长期面对的问题。