華為旗下的盤古大模型近日捲入一場震撼中國AI業界的抄襲爭議。2025年6月底，華為正式開源其盤古AI模型，聲稱為完全自主研發， 但隨即遭到匿名研究團隊HonestAGI指控涉嫌抄襲阿里巴巴的通義千問模型。
這起事件不僅引發技術層面的激烈辯論，更有華為內部員工匿名爆料，揭露模型開發過程中的「套殼」行為，並發布「不自殺聲明」，將爭議推向高峰。
而被指控抄襲的華為「諾亞方舟實驗室」，則於7月5日下午迅速發布聲明，強調盤古Pro MoE開源模型是基於昇騰硬體平台開發、訓練的基礎大模型，並非基於其他廠商模型增量訓練而來。
這場席捲中國AI界的抄襲事件，究竟有何來龍去脈？
HonestAGI的報告說了什麼？
2025年7月4日，一個名為HonestAGI的匿名研究團隊在GitHub發布技術報告，使用「模型指紋」技術分析華為盤古Pro MoE模型與阿里巴巴通義千問Qwen-2.5 14B模型的相似度。 該研究發現，兩個模型在注意力參數分布上的平均相關性高達0.927，遠超業界認為正常的0.7閾值。
HonestAGI團隊指出，深度學習模型的訓練具有高度隨機性，涉及複雜的數據採樣、權重初始化及優化路徑， 兩個模型在眾多注意力參數上呈現近乎一致的分布，其自然發生的概率極低。 更令人質疑的是，研究人員在盤古模型的開源代碼中發現了標注「Copyright 2024 The Qwen team, Alibaba Group」的版權聲明。
根據《新浪財經》報導，HonestAGI提出的「模型指紋」是一種通過分析各層注意力參數（Q、K、V、O投影矩陣）的標準差形成特徵簽名的技術。該方法具備三個特徵： 穩健性（Robustness，能在大量持續訓練後保留）、內在性（由模型架構自然產生）、以及簡單性（僅需對參數矩陣使用torch.std()計算）。
研究結果顯示，盤古模型與Qwen2.5-14B在QKV偏置分析中呈現幾乎相同的模式，早期層出現特徵性峰值後收斂，而這個設計被認為是Qwen 1-2.5代獨有的特色。
若要用比喻解釋「特徵性峰值後收斂」的意思， 這就像是兩個人的心電圖顯示出幾乎一模一樣的波形模式，幾乎不太可能。而如果兩種模型都出現這種特色，可合理懷疑是否有抄襲的情況。
注意力參數（Q、K、V）是什麼？
在深度學習中，特別是Transformer架構的AI模型裡，有一個叫做「注意力機制」的關鍵技術。這個機制使用三個重要組件：
- Q（Query，查詢）：就像你在搜尋引擎中輸入的關鍵字。
- K（Key，鍵值）：就像資料庫中用來匹配的索引。
- V（Value，數值）：就像搜尋後得到的實際內容。
用一個簡單的比喻： 當你在網路上搜尋「晚餐食譜」時，「晚餐食譜」就是Q（你的查詢），網站上各種菜單的標籤就是K（鍵值），而實際的食譜內容就是V（數值）。
一篇6000字長文附「不自殺聲明」，讓抄襲說延燒全網
2025年7月6日凌晨，一名自稱華為諾亞方舟實驗室員工的匿名人士在GitHub發表題為《盤古之殤：華為諾亞盤古大模型研發歷程的心酸與黑暗》的6000多字長文。這位爆料者詳細披露了盤古大模型開發過程中的內部問題。
爆料者指出，當華為盤古與千問等國內競爭對手的差距越來越大時，由於內部質疑聲和領導壓力增大，團隊狀態幾乎陷入絕境。在這種情況下， 實驗室主任王雲鶴出手，通過「套殼」方式瞬間將各項指標平均提升了10個點左右。
根據原文，王云鶴及其小模型實驗室聲稱，盤古大模型135B V2是基於舊有的135B參數進行改造，並通過少量數據訓練，實現了指標的大幅提升。 然而，內部分析發現，實際上這個模型是以Qwen 1.5 110B為基礎進行續訓，並在此基礎上加層、擴展FFN維度，並加入盤古論文中的部分機制，最終湊足了135B的參數規模。
此外，這個新模型的層數、配置與舊版135B並不一致，且訓練完成後的參數分布與Qwen 110B極為相似，甚至連模型代碼的類名都未更改，仍為Qwen。這個所謂的135B V2模型後來還被提供給多個下游部門及外部客戶。
整體來看，文章揭示了華為內部在模型研發過程中存在將外部開源模型「套殼」後對外宣稱為自研成果的現象。
這位匿名爆料者在文末發布了引人注目的「不自殺聲明」，寫道：「寫了這麼多，某些人一定想把我找出來，抹殺掉。公司搞不好也想讓我噤聲乃至追責。如果真的這樣，我，甚至我的家人的人身乃至生命安全可能都會受到威脅。」
爆料者表示：「如果我消失了，就當是我為了真理和理想，為了華為乃至中國能夠更好地發展算力和AI而犧牲了吧」，並承諾會每日對外報平安以此自保。
華為官方回應：堅決否認抄襲指控
面對洶湧的質疑聲浪，華為旗下負責盤古大模型研發的諾亞方舟實驗室於7月5日下午迅速發布聲明。聲明強調盤古Pro MoE開源模型是基於昇騰硬體平台開發、訓練的基礎大模型，並非基於其他廠商模型增量訓練而來。
華為方面指出，盤古Pro MoE在架構設計、技術特性等方面做了關鍵創新，是全球首個面向昇騰硬體平台設計的同規格混合專家模型，創新性地提出了分組混合專家模型（MoGE）架構。實驗室還強調，開發團隊嚴格遵守開源許可證要求，在源代碼文件中清晰標註開源代碼的版權聲明。
華為方面質疑HonestAGI的「模型指紋」方法過於簡單粗暴，存在選擇性挑選數據的空間，且使用參數標準差來判定模型相似度並不科學。華為認為，相同參數量的MoE模型可能因架構約束產生相似曲線，不能僅憑相似曲線判定抄襲。
此外，華為強調該公司有足夠算力重新訓練大模型，沒必要套用Qwen的參數，並指出HonestAGI的研究缺乏大規模基準測試，核心假設缺乏權威文獻支撐。
資料來源：新浪財經、盘古之殇、HonestyAGI、諾亞方舟實驗室
責任編輯：李先泰
