華為盤古團隊回應開源爭議：合規性與創新性探討

華為盤古團隊回應開源爭議：合規性與創新性探討

背景介紹

2025年6月30日，華為正式開源部分盤古大模型體系，包括70億參數的盤古稠密模型和720億參數的盤古ProMoE混合專家模型等。然而，僅隔四天，GitHub上就有研究指出盤古ProMoE與阿里的通義千問Qwen-2.5模型在注意力參數分布上存在高度相似性，引發“非獨立開發”的質疑。對此，華為盤古團隊于7月5日發布聲明進行回應。

合規性對比

華為盤古團隊的聲明

華為盤古團隊在聲明中強調，盤古ProMoE是基于昇騰硬件平臺開發、訓練的基礎大模型，并非基于其他廠商模型增量訓練而來。團隊表示，部分基礎組件的代碼實現參考了業界開源實踐，并嚴格遵循了開源許可證的要求，在開源代碼文件中清晰標注了開源代碼的版權聲明。

合規性分析

從合規性的角度來看，華為盤古團隊確實遵循了開源社區的基本規則。開源指開放源代碼，即將源代碼公開發布并允許任何人查看、修改和使用。華為在開源其模型時，明確標注了引用開源組件的版權信息，這符合開源協作的精神。此外，華為還強調了其模型是基于昇騰硬件平臺自研訓練的，這進一步證明了其在開發過程中的自主性。

創新性對比

華為盤古團隊的聲明

華為盤古團隊在聲明中特別強調了其創新的分組混合專家（MoGE）架構，這是全球首個面向昇騰硬件的此類架構。該架構解決了分布式訓練負載均衡的難題，提升了訓練效率。團隊認為，這一創新點是盤古ProMoE與其他模型的重要區別。

創新性分析

從創新性的角度來看，華為盤古團隊確實在模型架構上進行了有益的探索。MoE模型本身是一種將大模型拆分成多個“專家”（子網絡或模塊）的架構，而華為在專家分組、路由機制等方面提出了自己的獨特見解。如果這一架構確實存在顯著創新，并且得到了業界的廣泛認可，那么即便某些基礎組件的實現參考了開源代碼，也不能完全等同于對整個模型的抄襲。

爭議焦點分析

爭議焦點一：注意力參數分布相似性

GitHub上的研究指出，盤古ProMoE與Qwen-2.5在注意力層參數上顯示出平均相關性為0.927，遠高于同行模型間的對比范圍。這一發現引發了抄襲的質疑。

爭議焦點二：基礎組件代碼引用

盡管華為盤古團隊表示部分基礎組件的代碼實現參考了業界開源實踐，并嚴格遵循了開源許可證的要求，但仍有質疑者認為這種引用可能構成了對原模型的“套殼”或“續訓”。

爭議焦點分析總結

針對上述爭議焦點，華為盤古團隊進行了回應并解釋了其模型的合規性和創新性。然而，質疑者并未完全信服，認為僅憑聲明難以證明華為盤古模型的獨立性。此外，關于參數相似性的具體原因，華為也未能給出令人信服的解釋。

待厘清問題

問題一：開源模型邊界界定

此次爭議暴露了AI大模型開源定義模糊、協議規則待完善等問題。如何界定開源模型的邊界，確保開發者在引用開源組件時既能享受開源帶來的便利，又能避免陷入抄襲的爭議，是當前行業面臨的關鍵課題。

問題二：開源與閉源之爭

隨著大模型應用的加速落地，開源與閉源之爭愈發激烈。開源模型雖然免費，但需要開發者在此基礎上進行再開發；而閉源模型則能直接享用成熟的大模型產品，但很多是收費的。兩種模式各有優劣，如何選擇取決于開發者的具體需求和商業模式。

問題三：專業評估方法缺失

在判斷模型是否抄襲時，專業評估方法的缺失也是一個亟待解決的問題。目前，僅憑參數相似性等單一指標難以做出準確判斷。需要開發更加全面、科學的評估方法，包括多層級、多模型對比、顯著統計差異分析等，以確保評估結果的客觀性和準確性。

結論與展望

華為盤古團隊針對開源代碼爭議的回應展示了其在合規性和創新性方面的努力。然而，爭議并未因此完全平息，仍有一些關鍵問題有待厘清。未來，隨著AI技術的不斷發展和大模型應用的日益廣泛，開源社區的規則將進一步完善，專業評估方法也將更加成熟。這將有助于推動AI行業的健康有序發展，為開發者提供更加公平、透明的競爭環境。