Ben Thompson 指出，美国开源权重模型开发者对其依赖中国替代方案的问题尤为关键。美国公司受到前沿实验室服务条款的制约，导致其模型表现逊色，并被迫通过中国中介对已蒸馏的模型进行二次蒸馏。Thompson 质疑围绕蒸馏的固有负面看法，指出大型语言模型（LLM）本身即是互联网知识的蒸馏产物。他主张，开源权重模型能够促进创新，并相信前沿实验室将随之调整。然而，依赖中国完成这一过程存在严重问题。Thompson 提议美国立法，将模型训练中的数据收集界定为合理使用，并禁止服务条款限制美国公司进行蒸馏。他强调，禁止蒸馏（本质上等同于 API 查询）在现实中几乎不可行。相反，他倡导采取积极的版权政策，在保护实验室的同时，确保其研究成果能够推动更广泛的创新。尽管承认领先的中文模型（如 K3）并非完全由蒸馏产物构成，Thompson 指出蒸馏在其快速开发周期中仍属关键组成部分。中国实体将所有模型视为开放，无视服务条款；而尊重版权的西方公司因此被迫等待中国模型的发布，例如 K3。Thompson 对 OpenAI 和 Anthropic 就其模型蒸馏所提出的异议表示怀疑，鉴于该情境的悖论性质。