根據 Beating 平台的監測，一名部落客 leo 最近質疑 DeepSeek V4 Pro 的官方 API 路由是否會將複雜的程式設計請求轉交給 Claude Fable 5，可能是為了收集輸出以進行模型蒸餾——使用更強模型的答案來訓練較小的模型。
透過 OpenCode 產生 3D 遊戲的測試者觀察到結果與 Fable 5 的輸出高度相似，但推理模式有所改變。當加入網路安全與生物學問題時，效能明顯下降，且知識回到 DeepSeek 的基準水平。不過，現有證據僅能證明 API 行為異常；它無法確認究竟是誰實際回覆了請求，也無法驗證輸出是否已被輸入到訓練資料中。混合式提示、未公開的更新，或 DeepSeek 自身的模型路由，都可能解釋觀察到的差異。
