華為AI全用抄的？旗下模型遭爆「套殼」通義千問：匿名員工發不自殺聲明，官方怎麼說？|數位時代 BusinessNext

華為AI全用抄的？旗下模型遭爆「套殼」通義千問：匿名員工發不自殺聲明，官方怎麼說？

華為盤古AI模型遭爆抄襲阿里巴巴千問，引爆中國AI圈激烈論戰。匿名團隊先是釋出技術對比，又有華為內部員工爆料與「不自殺聲明」證實，背後發生什麼事？

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。

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。

QKV 偏差分析顯示，盤古模型與 Qwen2.5-14B 在三種投影類型（Q、K、V）上均表現出驚人的相似性。兩個模型都表現出幾乎相同的模式，尤其是在早期層的特徵峰值以及隨後的收斂行為方面。

圖／ HonestyAGI

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。

延伸閱讀：「華為沒那麼厲害！」任正非坦承AI晶片落後美國一代：化合物半導體機會還更大

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

為何「影音體驗」是網路品質的關鍵指標？

愈來愈多消費者入手旗艦機，追求的不只是硬體規格，還有流暢的 AI 應用與多工協作。然而，無論是視訊即時翻譯或雲端會議，這些高階功能都有一個共同前提：網路必須穩定。一旦網路品質不佳導致畫質下降或音畫不同步，旗艦級的 AI 功能將形同虛設。

這也意味著，檢驗網路價值的標準已經改變。如今，不能只看單點測速的瞬間峰值，更重要的是高負載情境下的耐力表現。因此，比起單點測速，影音體驗會是更完整的測試標準，直接挑戰了網路在室內深處、移動途中或人潮聚集時的網路實力；而唯有在長時間串流下依然不卡頓、不降畫質，才稱得上是高品質的連線。

換言之，隱身在硬體背後的電信商，才是發揮旗艦機性能的關鍵；唯有透過最佳網路品質，才能讓手中的旗艦機既是規格領先、也是體驗領先。

唯一影音體驗雙料冠軍，Opensignal 權威認證的有感體驗

雖然相較於測速數據，影音體驗更貼近日常使用，但也更難量化。對此，國際權威認證 Opensignal 的「影音體驗分數」，依循 ITU 國際標準，透過真實用戶裝置在行動網路上進行影音串流的實測數據，觀察不同電信網路在實際使用情境下的表現。

簡單來說，評測聚焦三項核心指標：影片載入時間、播放期間的卡頓率，以及畫質（解析度）是否能穩定維持。使用者從開始播放到持續觀看的整體品質，分數以 0–100 呈現，分數愈高，代表在三項指標的表現愈佳。相較於單點測速，這類評測更能呈現長時間、高使用量下的網路品質。

而在今年最新公布的 Opensignal 評測中，台灣大哥大獲得「影音體驗」獎項唯一雙料冠軍。其中，「整體影音體驗」為全台獨得第一名，「5G 影音體驗」則與遠傳並列第一。

之所以能在影音體驗拔得頭籌，關鍵在於台灣大哥大目前是全台唯一整合 3.5GHz 頻段 60MHz 與 40MHz、形成 100MHz 總頻寬的電信業者，亦是現階段全台最大 5G 黃金頻寬配置。頻寬愈寬，代表單位時間內可傳輸的資料量愈大；在大量使用者同時進行影音串流、視訊互動的狀態下，更能維持穩定傳輸、減少壅塞發生機率。

台灣大獲權威認證，NRCA技術撐起穩定基礎

除了頻寬帶來的流量優勢，台灣大哥大也採用「NRCA 高低頻整合技術」，也就是透過高低頻協作，讓 3.5GHz 負責高速傳輸、700MHz 補強覆蓋與室內連線，改善室內深處與移動情境的訊號落差，提升連線連續性。

同時，為了讓住家、通勤動線、商圈與觀光熱點等高使用場域維持穩定表現，台灣大哥大已在全台超過213個住宅、觀光及商圈熱點完成 100MHz 布建，提升人流密集區的網路覆蓋率。

值得注意的是，在今年的 Opensignal 評比中，台灣大哥大還拿下了「5G 語音體驗」與「網路可用率」兩項第 1 名，累計獲得 4 項獎項。這意味著不僅具備影音體驗優勢，在語音互動與連線率等關乎用戶日常應用的基礎指標，皆有亮眼成績。

尤其，隨著影音與即時互動成為新世代的工作常態，網路品質的重要性只會持續上升。無論是遠距協作所仰賴的視訊與畫面共享即時同步，內容創作對直播與即時上傳連續性的要求，或是 AI 視訊互動、即時翻譯與會議摘要等新應用，都高度依賴低延遲與穩定的資料傳輸。網路品質因此不再只是連線條件，更是支撐內容生產、協作效率與新應用落地的基礎能力，甚至直接牽動競爭力。

而台灣大哥大經 Opensignal 認證、於多項關鍵指標領先業界，不僅將成為 AI 時代的重要後盾，也讓使用者能更充分發揮高階手機的效能，把「快、穩、滑順」落實在每天的工作與生活中。