Cómo Anthropic redujo la copia de Claude y qué implica para tu negocio
Anthropic publicó el 12 de octubre de 2026 cómo redujo, según sus primeras mediciones, entre 90 y 99 por ciento los datos de razonamiento que otros laboratorios lograban sacar de Claude. Te explicamos qué hizo, qué falta por confirmar y qué revisar si tu negocio corre sobre un modelo de IA.
La defensa contra la copia de modelos ya está funcionando, pero la propia Anthropic dice que es un juego del gato y el ratón
Anthropic frena el robo de Claude: qué significa para tu negocio
Sus defensas contra la destilación redujeron entre 90 y 99 por ciento los datos extraídos, según sus primeras mediciones.
Hay una guerra silenciosa entre laboratorios de IA: algunos intentan copiar el razonamiento de un modelo ajeno para construir el suyo más rápido y barato. El 12 de octubre de 2026, Anthropic publicó cómo frenó ese robo en Claude. Su cifra principal: una reducción de alrededor de 90 a 99 por ciento de los datos que los copiadores lograban extraer.
Qué anunció Anthropic y en qué punto está
Anthropic publicó en su sitio un texto de investigación titulado «Strengthening our defenses against distillation attacks», con fecha del 12 de octubre de 2026. Ahí explica que, en los últimos meses, avanzó de forma sustancial en reducir la efectividad de los ataques de destilación contra Claude.
En qué punto está la noticia
Las defensas ya están en funcionamiento en la plataforma de Anthropic: la empresa habla de medidas que ya aplica, de cuentas que ya baneó y de un clasificador que ya corre en sus modelos más capaces. Lo que es temprano es la evidencia: la propia empresa dice que sus datos son «evidencia temprana», que no sabe cuánto durarán estos avances y que aún no ha visto un intento muy sofisticado y persistente de saltarse las defensas.
| Dato | Lo que dice Anthropic |
|---|---|
| Reducción de datos extraídos | Alrededor de 90 a 99 por ciento (evidencia temprana) |
| Tokens de razonamiento extraídos | De 10 a 100 veces menos que antes del clasificador |
| Falsos positivos del clasificador | Menos de 0.1 % |
| Cuentas baneadas | Decenas de miles, a menudo en menos de dos horas desde que arranca una campaña |
| Modelos con el clasificador | Claude Sonnet 5.5, Claude Opus 5 y 5.5, Claude Fable 5 y 5.1 |
Qué es la destilación y por qué importa el razonamiento
Según Anthropic, los ataques de destilación son campañas encubiertas y a escala industrial para extraer las capacidades de un modelo y replicarlas en otro, sin autorización de quien lo desarrolló. Suelen hacerse con redes de cuentas fraudulentas, y permiten imitar capacidades de frontera con una fracción del tiempo y el costo de desarrollo.
Generar millones de respuestas
El copiador le hace muchísimas preguntas a un modelo más capaz, en este caso Claude.
Quedarse con el razonamiento
Lo más valioso son las transcripciones del razonamiento: el proceso que Claude escribe antes de responder, que enseña cómo llega a su respuesta final.
Entrenar un modelo más pequeño
Con esas respuestas se enseña a un modelo más chico a imitar el comportamiento del grande.
Por eso las defensas de Anthropic se concentran casi por completo en hacer que el razonamiento de Claude sea más difícil de obtener. Su primera medida fue resumir el razonamiento antes de mostrarlo a los usuarios. En su prueba, un modelo entrenado con transcripciones completas de Claude Opus 4.8 alcanzó 80.4 % en el benchmark de programación SWE-bench Verified; entrenado solo con las versiones resumidas, llegó a 71.8 %.
Las tres defensas que describe Anthropic
La empresa reconoce que las medidas simples no bastaron: los atacantes pasaron de la extracción pasiva a la activa, con instrucciones como pedirle a Claude que repita su razonamiento previo palabra por palabra. También crearon redes de proxies que controlan cientos de miles de cuentas fraudulentas, con identidades falsas y datos de pago robados. Anthropic cuenta que una sola red llegó a manejar más de 20,000 cuentas a la vez. Su respuesta tiene tres frentes:
1. Controlar a dónde va el razonamiento
Con «preserved thinking», las cuentas de API nuevas (creadas desde el 31 de agosto de 2026) ya no pueden editar el contexto previo de Claude. Además, el razonamiento de Fable 5.1 y Opus 5.5 no puede leerse con modelos anteriores de defensas más débiles, y con Sonnet 5.5 solo lo ve la organización cuya petición lo generó.
2. Bloquear y parchar intentos
Un clasificador de dos etapas, del tipo de sus clasificadores constitucionales, revisado con red teaming interno y externo. Anthropic afirma que es casi tan robusto como el que impide ayudar a construir armas biológicas, con menos de 0.1 % de falsos positivos.
3. Dificultar los intentos repetidos
Quien insiste en extraer razonamiento recibe límites de uso más estrictos y, si persiste, pierde la cuenta. Desde el 24 de septiembre vuelve a cobrar las peticiones que sus salvaguardas bloquean antes de responder, en áreas (como destilación) con menos de 0.1 % de falsos positivos.
Anthropic también dice que actualiza sus salvaguardas cuando aparece una técnica nueva. Mencionó que ya cortó trucos como pedirle a Claude que traduzca su razonamiento anterior a otro idioma o que lo escriba entre etiquetas junto a su respuesta.
Qué resultados reporta y qué falta por saber
Anthropic afirma que su clasificador atrapa todas las técnicas de destilación que describió en su reporte de septiembre. Para medirlo, estima cuántos tokens de razonamiento de Claude extraen los destiladores en su propia plataforma: tras introducir el clasificador, esa cifra es de manera consistente entre 10 y 100 veces menor. Cada una de esas proporciones equivale a una caída de 90 a 99 por ciento. En algunos días, dice la empresa, la cantidad fue demasiado pequeña para medirse.
Lo que no está confirmado
Las cifras las reporta y mide la propia Anthropic, sobre su plataforma; este artículo no encontró una verificación independiente en la fuente. La empresa admite que no sabe cuánto durarán los avances, que espera que los atacantes encuentren rodeos y que la destilación seguirá siendo un juego del gato y el ratón.
Tampoco es gratis. Anthropic reconoce costos propios y para clientes: rechazó ingresos significativos y billones de tokens de tráfico de pago de destiladores, «preserved thinking» obligó a algunos desarrolladores a actualizar sus integraciones y su clasificador puede, en menos de 0.1 % de los casos, identificar mal una petición legítima.
El caso Zhipu y el riesgo de seguridad
Anthropic dice tener dos razones de fondo para preocuparse. La primera: los modelos destilados se acercan a la frontera de capacidad, pero en la práctica se lanzan sin salvaguardas igual de robustas, lo que podría facilitar daños en áreas como biología y ciberseguridad. La segunda: considera que los modelos destilados ilícitamente son un riesgo de seguridad nacional.
Como ejemplo, según Anthropic, la empresa china Zhipu destiló capacidades de ciberseguridad de modelos estadounidenses líderes durante el desarrollo de GLM-5.3. Intentó hacerlo con Claude Fable 5, pero al ver que las salvaguardas cibernéticas degradaban sus ataques, cambió a un modelo anterior de Claude y a un modelo de otro laboratorio. Anthropic añade que el centro estadounidense CAISSI evaluó a GLM-5.3 como el modelo de pesos abiertos con más capacidad cibernética publicado hasta ahora, y que su propia investigación halló que sus salvaguardas se evitan con facilidad.
Es la versión de una parte
Estas son afirmaciones de Anthropic sobre un competidor. En el material al que tuvimos acceso no aparece una respuesta de Zhipu, así que conviene leerlas como la postura de una de las partes, no como un hecho cerrado.
Qué significa para negocios en México y Latinoamérica
Esta no es una noticia solo para laboratorios. Muchas empresas de la región construyen su producto, su atención a clientes o sus reportes sobre un modelo de un tercero. Lo que sigue es lectura de Zadrig a partir de lo que publicó Anthropic, no datos de la fuente: son situaciones típicas, no casos de clientes con cifras.
Agencias
Si entregas chatbots o automatizaciones sobre Claude, tu cliente depende de que el proveedor siga protegiendo su modelo. Pregunta qué modelo exacto usas y revisa si tus integraciones editan el contexto previo.
SaaS
Si tu producto llama a la API, revisa si tu código manipula el contexto anterior de la conversación: Anthropic admite que «preserved thinking» obligó a algunos desarrolladores a actualizar sus integraciones.
Soporte al cliente
Un bot que atiende miles de conversaciones se apoya en la estabilidad del modelo. Un bloqueo equivocado es raro (menos de 0.1 % según la fuente), pero conviene tener un plan humano de respaldo.
Ecommerce
Si generas descripciones o respuestas con IA, no cambia lo que haces hoy. Sí te sirve saber que tu proveedor invierte en proteger su modelo y que ese esfuerzo tiene costos para él y para sus clientes.
- Identifica qué modelo de IA y qué versión usa cada una de tus automatizaciones o productos.
- Revisa si tu integración edita o reenvía el contexto previo del modelo; Anthropic dice que las cuentas de API nuevas (desde el 31 de agosto de 2026) ya no pueden editarlo.
- No pases por tu cuenta peticiones que pidan «mostrar el razonamiento completo»: ese patrón es justo el que las defensas buscan detectar.
- Ten un canal humano para atender a clientes si una petición legítima se bloquea por error.
- Sigue los avisos del proveedor: la propia Anthropic dice que seguirá cambiando sus defensas con el tiempo.
Escenario ilustrativo: una agencia con un bot de WhatsApp sobre Claude
Es un escenario de ejemplo para entender el punto, no un caso real ni una cifra de la fuente. La conclusión práctica es revisar, no alarmarse.
Preguntas frecuentes
¿Qué es un ataque de destilación?
Según Anthropic, es una campaña encubierta para extraer las capacidades de un modelo y replicarlas en otro sin autorización de sus desarrolladores, normalmente con redes de cuentas fraudulentas.
¿Ya está funcionando la defensa de Anthropic?
Sí, la empresa describe medidas ya aplicadas, con cuentas baneadas y un clasificador activo en sus modelos más capaces. Pero la evidencia que presenta es temprana y la mide ella misma.
¿Qué significa la reducción de 90 a 99 por ciento?
Que, tras introducir sus defensas, los datos de razonamiento que lograban extraer los destiladores en la plataforma de Anthropic cayeron alrededor de 90 a 99 por ciento, es decir, entre 10 y 100 veces menos.
¿Puede afectar a mi negocio si uso Claude?
Anthropic reconoce que algunas de sus medidas obligaron a ciertos desarrolladores a actualizar sus integraciones y que su clasificador puede equivocarse en menos de 0.1 % de los casos. Si usas la API, conviene revisar tu integración.
¿Qué modelos tienen el clasificador de dos etapas?
Según la fuente, los modelos más capaces disponibles al público: Claude Sonnet 5.5, Claude Opus 5 y 5.5, y Claude Fable 5 y 5.1. La empresa planea usarlo en futuros modelos igual de atractivos para destiladores.
¿Zhipu ha respondido a la acusación?
En el texto al que tuvimos acceso no aparece una respuesta de Zhipu. Las afirmaciones sobre GLM-5.3 son de Anthropic.
Fuentes
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