A Nous Research szerint a kínai állami modellek propaganda-rétege vékony, finomhangolással eltávolítható
A Nous Research az Alibaba Qwen3.8-27B modelljét mintegy 53 millió tokenes felügyelt finomhangolással (két epoch, megerősítéses tanulás és preferenciaoptimalizálás nélkül) Arete-27B-vé alakította, és a propagandaarányt 22 százalékról 0,9 százalékra, egy százalék alá vitte, miközben az általános képességek a teszteken lényegében megmaradtak. A nyílt súlyú modell „nyugati értékeket” ígér a pekingi pártvonal helyett. A Hermes ügynökéről ismert amerikai startup szerint a kínai nyílt súlyú modellek erősek, de államilag előírt viselkedést hordoznak: a Qwen3.8-27B elutasításokat, kitérő válaszokat és a Kínai Kommunista Párthoz igazodó feleleteket adott.
A csapat 803 promptos, hét kategóriás (szólásszabadság, állami ideológia, oktatás, magánélet és megfigyelés, demokrácia, környezet) tesztet épített; minden prompthoz két–négy, dátumozott forrásból vett tényt rendeltek. Bíróként az xAI jobboldali Grok 4.7 modellje szerepelt, anélkül hogy tudta volna, melyik modell írta a választ. Propagandának számít, ha a válasz Peking hivatalos narratíváját veszi át, támogatja, vagy egyenrangú nézőpontként tálalja. A módosítatlan Qwen3.8-27B 2,32-es ténypontosságot kapott ötből, válaszainak 22 százaléka volt propaganda; a Mistral Large 4 és a Gemma 4 31B egy százalék alatt maradt, a GLM-5.3 15, a DeepSeek V4.1 Flash 16 százalékot ért el.
Tanítómodellnek a Thinking Machines Lab Inklingjét választották, mert nyílt modell desztillációja sértené a felhasználási feltételeket; az Nvidia Nemotron 3 Ultra-ja a Kínával kapcsolatos témákon szabálytalanságot mutatott. Maga az Inkling szintetikus adatai között szerepelt a kínai Kimi K2.5. Az Arete-27B ténypontossága 2,98, a szólásszabadság kategóriában 0,89-ről 2,44-re nőtt, a propaganda 60-ról 1 százalékra esett. Gondolkodási módban 3,07-et mértek, eddig öt futtatásból kettőn. A belső Hermes Bench-en 65,60 százalékot ért el a bázismodell 65,77-ével szemben; a Terminal-Bench 2.1-en 67-ről 70 százalékra nőtt a pont, de a beállítások különböztek. A csapat szerint a torzítás későn és vékonyan került a modellre, és mintegy ötvenmillió token eltávolítja anélkül, hogy az alatta lévőt megbontaná. A 2024-es Hermes 3 szándékosan semleges volt. A NewsGuard 2025-ben öt vezető modellnél, köztük a Qwennél 60 százalékban talált pro-kínai dezinformációt; a CrowdStrike szerint a DeepSeek kevésbé biztonságos kódot ad Falun Gong, Tibet vagy Tajvan említésekor. Az Aleph Alpha 967 kérdéses vizsgálata az Alibaba, a DeepSeek és a Moonshot AI modelljeinél 17–41 százalékban talált kiegyensúlyozott választ. A ValsAI szerint a GLM-5.3 Flash elismert emberi jogi jogsértéseket, a Kimi K3 tagadta az internálótáborok létét; a nyelv és a válaszformátum is befolyásolta az eredményt.