模型自称Claude不等于蒸馏，1000条回答就能让Qwen认错自己

据动察 Beating 监测，研究者 Ziqian Zhong 让 Claude、GPT-4o 等模型回答 1000 个普通问题，再删掉其中所有模型名和公司名。他随后用这些问答材料微调 Qwen、DeepSeek 等开源模型。 训练后，部分模型开始认错自己的身份。Qwen3.5-397B-A17B 原本只有 0.6% 的回答自称 Claude。用 Claude 的回答训练一轮后，这一比例升至 40.3%。 Ziqian Zhong 的解释是，这些模型在预训练时看过大量 Claude 的对话和介绍，已经把某些表达习惯与「Claude」联系起来。微调让 Qwen 学会了这种说话方式，被问到身份时，也更容易回答自己是 Claude。 为验证这一点，他用 GPT-4.1-mini 把 Claude 的回答改成粗糙的简单句，回答内容基本不变，但语气和排版不再像 Claude。再用这批材料微调后，3 个模型中有 2 个几乎不再自称 Claude，说明语言风格是身份转移的主要原因。 类似现象此前已经有论文研究过。2025 年的《Subliminal Learning》发现，模型会从训练数据中继承另一个模型的偏好和行为。 因此，模型自称 Claude，并不能直接证明它接受过 Claude 蒸馏。它也可能只是学会了 Claude 的表达方式，再把这种风格和「自己是谁」联系到了一起。