2025年6月30日，華為高調宣布開源其盤古大模型核心組件(Pangu Pro MoE)，包括70億參數稠密模型和720億參數的混合專家模型，這一舉措被視為構建昇騰生態(tài)的關鍵一步。然而，僅僅四天后，一場突如其來的爭議將華為推上了輿論的風口浪尖。

爭議爆發(fā)：相似度分析引發(fā)抄襲質疑

7月4日，一項發(fā)布于GitHub的研究引發(fā)了業(yè)界的廣泛關注。用戶@HonestAGI 通過“LLM 指紋”技術對華為盤古Pro MoE模型與阿里巴巴通義千問Qwen-2.5 14B模型進行了深入分析。結果顯示，兩者的注意力參數分布相似性高達0.927(1.0為完全一致)，這一數值遠遠超出了業(yè)內0.7以下的正常差異范圍。由于深度學習模型訓練的高度隨機性，如此高的相似度自然引發(fā)了人們對盤古大模型是否涉嫌抄襲的質疑。

不僅如此，研究者還在盤古開源的代碼文件中發(fā)現了明確指向阿里巴巴的版權聲明——“Copyright 2024 The Qwen team, Alibaba Group”。這一發(fā)現進一步加劇了外界對盤古大模型的質疑聲浪，不少人認為這是盤古抄襲通義千問的“鐵證”。

華為回應：強調獨立開發(fā)與開源合規(guī)

面對洶涌而來的質疑，7月5日下午，華為旗下負責開發(fā)盤古大模型的諾亞方舟實驗室迅速發(fā)布聲明，堅決否認了抄襲指控。聲明指出，盤古Pro MoE開源模型是基于昇騰硬件平臺獨立開發(fā)、訓練的基礎大模型，并非基于其他廠商模型增量訓練而來。華為還特別強調了其在架構設計、技術特性等方面的關鍵創(chuàng)新，例如全球首個面向昇騰硬件平臺設計的分組混合專家模型(MoGE)架構，該架構有效解決了大規(guī)模分布式訓練的負載均衡難題，顯著提升了訓練效率。

對于代碼中出現的阿里版權聲明，華為方面解釋稱，盤古Pro MoE開源模型部分基礎組件的代碼實現參考了業(yè)界開源實踐，其中涉及其他開源大模型的部分開源代碼。華為表示，他們嚴格遵循開源許可證的要求，在開源代碼文件中清晰標注了開源代碼的版權聲明，這不僅是開源社區(qū)的通行做法，也符合業(yè)界倡導的開源協(xié)作精神。

內部爆料：員工自曝存在套殼、續(xù)訓、洗水印現象

然而，就在華為官方發(fā)布聲明后的第二天，7月6日凌晨，一位自稱是盤古大模型團隊的員工在網絡上自曝，稱團隊內部確實存在套殼、續(xù)訓、洗水印的現象。該員工表示，由于團隊初期算力有限，盡管做出了諸多努力，但效果并不理想，內部質疑聲和領導壓力與日俱增。在這種情況下，小模型實驗室多次套殼競品，而領導層對此采取了默許的態(tài)度，以換取短期成果。

網傳華為諾亞方舟實驗室員工爆料長文截圖

自曝內容還稱，經過內部分析，盤古Pro MoE實際上是使用Qwen 1.5 110B進行續(xù)訓，并通過加層、擴增ffn維度、添加盤古pi論文的一些機制等方式，湊夠了大約 135B的參數。為了洗掉千問的水印，團隊甚至采取了故意訓練臟數據等手段。此外，該員工還提到團隊曾選擇套殼DeepSeekv3進行續(xù)訓，通過凍住DeepSeek加載的參數來進行訓練。最后，該員工表示出于對技術倫理的堅持，決定離職并曝光這些內幕。截至目前，華為尚未對此自曝內容發(fā)表聲明。

業(yè)內觀點：爭議暴露AI大模型開源的模糊地帶

此次華為盤古大模型的抄襲爭議，引發(fā)了業(yè)內的廣泛討論。許多業(yè)內人士認為，僅憑“模型指紋”的相似度來判定抄襲并不完全科學，因為不同模型在架構設計、訓練數據和優(yōu)化算法等方面存在諸多差異，單一的相似度指標難以全面反映模型之間的關系。此外，代碼中出現的開源版權聲明，只能說明華為在開發(fā)過程中使用了相關的開源代碼，并且遵循了開源協(xié)議，不能直接等同于抄襲。

這起爭議也暴露了當前AI大模型開源領域存在的一些問題。目前，行業(yè)對于模型權重的開源、借鑒乃至“化用”，缺乏統(tǒng)一、清晰的法律和道德標準。使用開源模型架構進行重新訓練、參考部分實現代碼、直接使用或微調他人訓練好的模型權重，這三者之間的界限并不明確，存在著較大的灰色地帶。此次事件無疑給整個行業(yè)敲響了警鐘，如何在開源的同時保護知識產權，如何建立更加科學、規(guī)范的模型評估和監(jiān)管機制，成為了亟待解決的問題。

截至目前，涉事的GitHub庫已被刪除，阿里巴巴方面也尚未對此事發(fā)表公開回應。華為盤古大模型是否真的存在抄襲行為，目前尚無確鑿證據。但無論最終結果如何，這起爭議都將對AI大模型行業(yè)的發(fā)展產生深遠影響，促使企業(yè)和研究者更加重視技術創(chuàng)新和知識產權保護，推動行業(yè)朝著更加健康、有序的方向發(fā)展。