盘古大模型抄袭争议核心事实（2025年7月事件）‌

争议起源‌：2025年7月4日，GitHub用户 @HonestAGI 发布技术分析报告，指出华为开源的 ‌Pangu Pro MoE 72B‌ 模型与阿里 ‌Qwen-2.5 14B‌ 模型在注意力机制参数分布上呈现 ‌0.927 的极高相关性‌，远超行业正常阈值（通常≤0.7），暗示非独立训练。

关键证据‌：

开源代码中被发现残留 ‌“Copyright 2024 The Qwen team, Alibaba Group”‌ 声明，引发“代码未彻底清理”质疑。

技术分析显示，两模型在 Q/K/V 投影层、归一化权重序列、早期层尖峰特征等细节上呈现“几乎平行”的收敛行为。

华为官方回应‌（2025年7月5日）：

“盘古Pro MoE基于昇腾硬件平台独立开发，非基于其他厂商模型增量训练。部分基础组件参考开源实践，已严格遵循Apache License 2.0等协议，在代码文件中清晰标注版权声明。”

——华为诺亚方舟实验室官方声明

内部员工爆料‌（2025年7月6日）：

一名自称盘古团队成员的员工在社交平台发布长文，指控：

项目初期因算力不足、进度压力，团队‌直接套壳Qwen-1.5 110B模型‌；

通过“洗水印”（替换训练数据、注入噪声）掩盖原始模型特征；

使用DeepSeek V3参数进行续训以伪装原创性；

多名核心成员因道德压力辞职，转投字节、月之暗面等公司。

行业影响‌：

该事件暴露AI开源生态中“借鉴”与“抄袭”的边界模糊问题；

华为官网随后将宣传语从“全栈自研”调整为“全栈自主”，引发舆论对术语真实性的质疑；

阿里巴巴未就事件发表正式回应。

争议焦点：参数相似 ≠ 抄袭？‌

表格

维度 支持“抄袭”观点 支持“合规借鉴”观点

参数相关性‌ 0.927远超随机概率，极难自然形成 Transformer架构共享，相同训练目标易致参数趋同

代码声明‌ 保留Qwen版权声明属严重疏忽或故意隐瞒 开源协议允许引用，标注即合规，非法律侵权

训练方式‌ 无公开证据证明从零训练 华为使用昇腾+自研MoGE架构，训练效率提升显著

技术原创性‌ 无独立创新架构证据 MoGE（分组混合专家）为昇腾平台首创，提升负载均衡

结论‌：从‌法律层面‌，若已标注开源代码来源，则不构成版权侵权；但从‌技术伦理与行业公信力‌层面，参数高度相似+内部爆料，严重损害“自研”叙事可信度。