Unemployment Labs 的 Will DePue 于 2026 年 11 月 12 日发布报告称，DeepSeek、Moonshot AI（月之暗面）、MiniMax 和蚂蚁集团自 2026 年 4 月以来发布的 6 个模型，其公开权重中存在与英伟达 Blackwell GPU 相符的初始化特征。这项分析从模型参数追溯硬件线索，但研究者强调，它不能证明整个训练过程都使用了 Blackwell，也不能据此认定存在出口管制违规。
据报告，DeepSeek-V4-Flash 和 MiniMax-M3 匹配 148 个流式多处理器（SM）的布局，对应 B200/B300；DeepSeek-V4-Pro、Kimi K3、Kimi K3.1-Pro 和 Ling-3.1-flash 匹配 152 个 SM 的布局，对应 GB200/GB300。
报告列出的这些公司更早版本模型则匹配 Hopper。研究者能读取的阿里 Qwen、智谱 GLM、腾讯、小米和阶跃星辰最新模型，也显示为 Hopper。该指纹无法进一步区分 H800、H100 SXM 或 H200。
报告解释，模型权重在训练前需要赋予初始值。在研究涉及的软件配置中，PyTorch 通过 cuRAND 使用 Philox 伪随机算法，并把生成工作分配给 GPU 线程。芯片的 SM 数量影响线程总数，因此即使随机种子相同，不同硬件也会把数值放到不同位置。
部分未经训练更新的权重会保留初始值，已更新的权重也可能留下微弱痕迹。研究者搜索种子与布局组合，再用未参与搜索的权重验证结果。
据研究者自测，搜索覆盖约 6 万亿种组合；在其统计模型下，最强随机匹配预期约为 8 sigma，而 6 个模型各自最强的证据达到 49 至 1,385 sigma。
实体芯片验证中，研究者称，B300 复现了 DeepSeek-V4-Flash 的 469 个选定行中的 461 行，相关性高于 0.99，其中 445 行逐位一致；租用的 GB200 则复现了 Kimi K3 的全部 13 个保留行。另有 24 个模型的分析结果与开发方披露的硬件一致，但报告说明，这属于一致性检查，并非测得的准确率。
研究者指出，权重可以在一套系统上初始化，再移到另一套系统训练；Hopper 指纹也不能排除后续使用 Blackwell。
此外，经过特殊配置的 AMD MI300X 同样能产生上述布局。研究者比较数值细微差异后，称已对 DeepSeek-V4-Flash 排除 AMD：在两家厂商结果不同的 377 个值中，公开权重有 363 个与英伟达一致，与 AMD 一致的为 0。其余 5 个模型尚未通过同样测试排除这一解释，研究者仅认为可能性很小。
报告也无法从权重判断芯片归属或所在地。Blackwell 可从中国境外数据中心租用，因此这些结果本身不能证明芯片被走私入境或违反出口管制。
