Дистилляция как услуга: у Google нашли скрытый сервис сжатия Gemini

Слово «дистилляция» в 2026 году звучит почти как обвинение: Anthropic ловит китайские лаборатории на миллионах запросов к Claude, Белый дом называет дистилляцию американских моделей «кражей технологий». И на этом фоне в документации Google Cloud обнаруживается страница, где Google предлагает дистилляцию... как управляемый облачный сервис. Легальный, по подписке и со своими моделями.

Что нашли

Страница документации Gemini Enterprise Agent Platform, обновлённая 23 июля, описывает Gemini Distillation Service — сервис, который использует ответы и рассуждения Gemini 3.1 Pro для обучения кастомных моделей Gemini 2.5 Flash. Идея прямолинейна: вместо того чтобы гонять каждый запрос через дорогую фронтир-модель, компания один раз «переливает» её знания по своей задаче в маленькую и быструю модель — и дальше обслуживает поток запросов в разы дешевле.

От классического файнтюнинга это отличается принципиально. Обычное дообучение требует размеченного датасета с готовыми ответами. Здесь же клиент загружает только промпты — без ответов. Учителем выступает Gemini 3.1 Pro: он сам генерирует ответы, а модель-студент учится не только на них, но и на том, что документация называет «сырыми мыслями» учителя — внутренних цепочках рассуждений. Собирать тысячи эталонных ответов вручную больше не нужно.

Технические рамки описаны подробно. Google рекомендует минимум 1 000 разнообразных промптов, принимает до 50 000 примеров в JSONL-файле не больше 1 ГБ. Каждый пример ограничен 8 000 входных токенов — если лимит превышает больше 10% датасета, задача принудительно завершается. Ответы учителя обрезаются на 24 000 токенов. Работает всё только с текстом: изображения, видео и вызовы функций не поддерживаются. Обучение запускается одним вызовом API в регионе us-central1, готовые модели попадают в реестр Agent Platform.

Почему это пока не релиз

RuntimeWire, обнаруживший страницу, справедливо предупреждает: документация — ещё не продукт. Сервис доступен только проектам из allowlist, первым пользователям дают 30 дней доступа, производственное использование прямо запрещено, а всё вместе живёт под Pre-GA-условиями Google — «как есть», с ограниченной поддержкой.

Есть и странности. Заявленный учитель — gemini-3.1-pro, но примеры запросов в той же документации используют gemini-3.1-pro-preview. Консоль не показывает прогресс, пока учитель генерирует примеры, а в таблице чекпоинтов поле эпох из-за известного бага отображает ноль. Это не похоже на прод — скорее на ранний закрытый эксперимент, случайно попавший в публичную документацию.

Тред на r/LocalLLaMA, собравший почти шестьсот апвоутов, разделился именно по этой линии: одни увидели полезный enterprise-инструмент, другие — очередной способ Google замкнуть весь цикл кастомизации внутри своего стека. Второе опасение небеспочвенно: промпты клиента живут в Cloud Storage, обучение идёт через API Google, готовая модель попадает в реестр Google и работает на серверах Google. Выйти из этого цикла с обученной моделью под мышкой нельзя — веса студента клиенту не отдают.

Дистилляция для своих

Ирония момента в том, что технически Google предлагает ровно то, в чём Кратсиос обвиняет Moonshot: масштабную генерацию обучающих данных фронтир-моделью для тренировки модели поменьше. Разница — в границах собственности. Google дистиллирует свои модели в свои же, по договору и за деньги. Moonshot, по версии обвинителей, делала то же самое с чужими.

Эта граница и станет главным полем боя ближайших лет. Дистилляция как техника слишком эффективна, чтобы от неё отказаться: она уже стала стандартным способом получать дешёвые специализированные модели. Вопрос лишь в том, кто имеет право быть учителем. Google отвечает на него продуктом: учителем может быть только наша модель, на нашей платформе, по нашим правилам. Если сервис доживёт до общего доступа, «дистилляция как услуга» вполне может стать такой же строкой в прайсе облаков, как когда-то файнтюнинг.