Después del ajuste fino del modelo, Qwen afirma que la proporción de Claude ha aumentado al 40.3%

El investigador Ziqian Zhong hizo que modelos como Claude y GPT-4o respondieran a 1000 preguntas comunes, luego eliminó los nombres de los modelos y las compañías, y utilizó estos materiales de preguntas y respuestas para ajustar finamente modelos de código abierto como Qwen y DeepSeek. Después del entrenamiento, Qwen3.5-397B-A17B, que originalmente solo tenía un 0.6% de respuestas que se autodenominaban Claude, vio que esta proporción aumentó al 40.3%. Ziqian Zhong explicó que estos modelos habían estado expuestos a una gran cantidad de diálogos de Claude durante su preentrenamiento, formando una asociación con el hábito de expresión de "Claude". Para verificar esto, utilizó GPT-4.1-mini para convertir las respuestas de Claude en oraciones simples, y descubrió que después del ajuste fino, 2 de los 3 modelos casi no se autodenominaban Claude, lo que indica que el estilo de lenguaje es la principal razón de la transferencia de identidad. Un fenómeno similar también se mencionó en el estudio de 2025 titulado "Subliminal Learning", donde se indica que los modelos heredan preferencias y comportamientos de los datos de entrenamiento. Por lo tanto, el hecho de que un modelo se autodenomine Claude no prueba directamente que haya sido destilado de Claude, sino que podría haber aprendido simplemente el estilo de expresión de Claude.