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经历一天行业热议后，华为 AI 大模型研究团队如今终于回应盘古开源模型被质疑套壳抄袭争议。
7 月 5 日下午，华为旗下 AI 大语言模型盘古 Pro MoE 技术开发团队"诺亚方舟实验室"发布了一份声明，称盘古 Pro MoE 开源模型是基于昇腾硬件平台开发、训练的基础大模型，并非基于其他厂商模型增量训练而来。
"我们注意到近期开源社区及网络平台关于盘古大模型开源代码的讨论。盘古 Pro MoE 开源模型是基于昇腾硬件平台开发、训练的基础大模型，并非基于其他厂商模型增量训练而来，在架构设计、技术特性等方面做了关键创新，是全球首个面向昇腾硬件平台设计的同规格混合专家模型，创新性地提出了分组混合专家模型（MoGE）架构，有效解决了大规模分布式训练的负载均衡难题，提升训练效率。其他技术特性创新，请参考昇腾生态竞争力系列技术报告披露内容。"华为盘古团队表示。
盘古团队指出，"盘古 Pro MoE 开源模型部分基础组件的代码实现参考了业界开源实践，涉及其他开源大模型的部分开源代码。我们严格遵循开源许可证的要求，在开源代码文件中清晰标注开源代码的版权声明。这不仅是开源社区的通行做法，也符合业界倡导的开源协作精神。"
盘古 Pro MoE 技术开发团队强调，团队始终坚持开放创新，尊重第三方知识产权，同时提倡包容、公平、开放、团结和可持续的开源理念。感谢全球开发者与合作伙伴对盘古大模型的关注和支持，团队高度重视开源社区的建设性意见。希望通过盘古大模型开源，与志同道合的伙伴一起，探索并不断优化模型能力，加速技术突破与产业落地。
据悉，诺亚方舟实验室是华为公司于 2012 年设立的人工智能研究机构，聘用全球科研人员从事基础研究。该实验室通过迁移学习等技术创新，为盘古大模型等重大项目提供核心算法支持。目前，诺亚方舟实验室主要负责华为盘古大语言模型（LLM）系列研发工作。
2021 年，华为云发布了盘古系列预训练大模型纵横配资，包括 NLP（自然语言）大模型、CV（视觉）大模型、科学计算大模型。
今年 6 月 21 日，华为云发布盘古大模型 5.0，包含不同参数规格的模型，如十亿级参数的 Pangu E 系列可支撑手机、PC 等端侧的智能应用；百亿级参数的 Pangu P 系列，适用于低时延、低成本的推理场景；以及千亿级参数的 Pangu U 系列、万亿级参数的 Pangu S 系列超级大模型等，帮助企业更好地在全场景应用 AI 技术。
6 月 30 日，华为公司宣布开源盘古 70 亿参数的稠密模型、盘古 Pro MoE 720 亿参数的混合专家模型和基于昇腾的模型推理技术，并对外公布相关研究论文。对此，华为表示，此举是华为践行昇腾生态战略的又一关键举措，推动大模型技术的研究与创新发展，加速推进人工智能在千行百业的应用与价值创造。
但随后，华为盘古 Pro MoE 模型被质疑套壳抄袭阿里云通义千问 Qwen-2.5 14B 模型。
7 月 4 日，一项发布于 GitHub 的研究指出，华为盘古 Pro MoE 模型（总参数 720 亿）采用了 LLM-Fingerprint（模型指纹技术），与阿里通义千问 Qwen-2.5 14B 模型的注意力参数分布存在高度相似性，平均相关性达 0.927（接近完全一致的 1.0），显著超出模型间正常差异范围，并指向"非独立开发"的可能性。
作者自称是哥斯达黎加大学的韩国学生。他在文中指出，盘古开源代码文件中发现标注" Copyright 2024 The Qwen team, Alibaba Group "，被质疑复制阿里代码时未删除版权声明。
截至发稿前，上述 GitHub 库已经删除。
对此，华为诺亚方舟实验室在最新声明中否认抄袭指控，并称此为引用开源组件，并进行了合规标注，符合开源协议要求。
该事件在过去一天引起广泛关注，社交平台上有很多讨论。知乎上多篇帖文指出，这个 GitHub 作者将大语言模型的每个 transformer 层的 QKVO 参数的标准差组合在一起形成特征向量，作者把这个模型叫做"指纹"，然后作者根据模型指纹计算大语言模型之间的距离，将其作为相似度。但这种逻辑方法不能衡量模型的相似度，而且本身使用参数标准差来判定并非科学手段。
截至发稿前，阿里 Qwen 方面暂时没有声明回应。但笔者了解到，多个大厂 AI 研究团队都在关注此事进展。
抄袭事件再次暴露出 AI 大模型开源定义模糊、协议规则与法律界定部分仍比较"模糊"、开源的模型与代码协议较为混乱等问题。
普遍而言，开源并不代表没有版权，任何第三方使用都应该遵循其开源许可协议，如果企业需要用开源代码进行商业化，需要与开源项目所有者进行授权或提交一定的费用。而在法律层面上，大模型所有者可以通过专利、商标、版权等方式保护自己的大模型知识产权。
多位开源行业专家曾对笔者表示，使用开源项目主要关注两点：一是要声明原作者是谁，你用的是哪个项目，而且要遵循开源项目里的开源协议、作者声明，不能修改且不能删除；二是关注项目的商业化界限，有些项目可用于商业化，还有一些项目不允许商业化、二次开发等，这需要开发者重新沟通和评估。
在此之前，零一万物开源大模型 Yi-34B 被质疑使用 Meta LIama 开源模型架构，斯坦福大学的 Llama3-V 项目曾套壳面壁智能研发的 MiniCPM-Llama3-V 2.5、等事件，均引发开发者群体的关注。
未知资本常务董事 william wong 曾表示，很多初创公司后台接入 ChatGPT，前端做了个 UI 设计就上架苹果商店鼓吹自己在做生成式 AI 创业了，他认为这种生成式 AI 项目没有技术壁垒和商业逻辑，只是"蹭热度"。
但随着今年开源 AI 模型 DeepSeek-R1/V3 风靡全球，自研底座大模型技术成本较高，很多 AI 模型和应用背后都有 DeepSeek 身影。因此，未来如何定义好开源 AI 模型边界，让开源技术更加健康有序发展，仍是行业亟待解决的重要课题。
据华为云称，过去一年中，盘古大模型已经在 30 多个行业、400 多个场景中落地，在政务、金融、制造、医药研发、煤矿、钢铁、铁路、自动驾驶、工业设计、建筑设计、气象等领域发挥巨大价值。（本文首发于钛媒体 App纵横配资，作者｜林志佳，编辑｜盖虹达）
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