华为大模型抄袭阿里事件反转，真相扑朔迷离

让子弹飞一会儿。

一、华为又被黑？

华为盘古大模型抄袭阿里通义千问事件，迎来反转反转再反转，可谓一波未平一波又起。

近日，继大模型“抄袭”传言甚嚣尘上后，华为官方“诺亚方舟实验室”迅速出面否认，其表示：模型为昇腾平台自主研发，部分代码引用已合规标注，并且符合开源协议。

其中，诺亚方舟实验室核心强调了两点：第一，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（即续训）而来，并且其在架构设计（如创新性的MoGE架构）和技术特性上有关键创新；

图源：诺亚方舟实验室

不过，继华为官方发布澄清声明不到1天，一份来自“盘古大模型团队员工”的6000字爆料长文，又一次将这个科技巨头推入舆论的漩涡。

事情逐渐变得扑朔迷离。

爆料中表示：由于团队初期算力非常有限，虽做出了很多努力和挣扎，但没有预期效果，内部的质疑声和压力也越来越大，后来小模型实验室多次套壳竞品，换来了现有的成果。

图源：Github

此前，围绕着盘古大模型，舆论已经发酵数天，下面让我们按照时间顺序，来简单捋一下全经过。

6月30日，华为一改此前“绝不开源”的态度，正式宣布开源盘古70亿参数的稠密模型以及盘古Pro MoE 720亿参数的混合专家模型，还一并开源了基于昇腾的模型推理技术。

对比研究报告图源：Github

截至发稿，本篇文章已删稿，由此，事件更蒙上了一层未知的色彩。

面对外界质疑，华为诺亚方舟实验室也迅速站出来否认。

然而，不到24小时后，一篇自称来自华为诺亚方舟实验室内部员工的名为《盘古之殇》的长文，瞬间引爆全网，将事件推上了新的高潮。

长文中，其主要爆料了几个核心要点：

第一，华为内部“小模型实验室”为应对研发压力，套壳竞品模型——如将阿里千问110B模型通过加层、扩参伪装为自研的135B V2模型，甚至保留原始代码类名“Qwen”。

第二，资源分配问题，据爆料，套壳团队可绕过繁重流程获取算力，而坚持全自研的团队却因交付延迟被边缘化，最终坚持不住，选择前往流向DeepSeek、月之暗面等竞争对手团队。

最后，其也对盘古大模型的未来给出了肺腑之言：其实时至今日，我还是真心希望华为能认真吸取教训，能做好盘古，把盘古做到世界一流，把昇腾变成英伟达的水平。

截至目前，华为并未对此自曝内容发表回应。

不过，内容方面，人人自媒体的时代，无法轻易断言真实与否。因此，我们也别急着下结论，让子弹再飞一会。

值得注意的是，此次盘古大模型突然决定开源，对于华为自身来说，也是一次“反转”。

2023年，华为云开发者大会上，华为常务董事、华为云CEO张平安正式发布了盘古3.0大模型时，当时，张平安明确表示：华为盘古大模型走的是全栈自研路线，并且，盘古大模型不会开源。

图源：微博

时至今日，华为改变主意宣布开源，不排除有内部外部多方层面的考量。

不论如何，华为仍是一家专注于长期战略投入、深耕于技术研发的企业，这一点无可争议。

二、盘古大模型表现

争议之余，我们来看看盘古大模型的展示出来的部分亮点。

6月30日，华为一系列大模型同时开源，其中包括：70亿个参数的稠密模型“盘古Embedded 7B”、720亿个参数的混合专家模型“盘古Pro MoE”、以及基于昇腾的模型推理技术。

根据官方数据，盘古Pro MoE在昇腾800I A2上单卡推理吞吐性能可达单卡1148 tokens/s，并可进一步通过投机加速等技术提升至1528 tokens/s，显著优于同等规模的320亿和720亿个参数的稠密模型。

与此同时，华为研究表明，盘古Pro MoE在英语、中文及推理领域的多项能力测试中全面超越Gemma3-27B、Llama4-scout。在MMLU、C-Eval、GSM8K等多种基准测试中，盘古Pro MoE性能超越GLM-Z1-32B、Qwen3-32B等主流开源模型，展现了在多语言理解、推理等方面的领先能力。

图源：微博

值得一提的是，在气象预测方面，华为云盘古气象大模型是首个精度超过传统数值预报方法的AI模型，速度相比传统数值预报提速10000倍以上，只需要1.4秒就能完成24小时全球气象预报。

从华为公布的数据看来，盘古大模型确实是AI领域一个强大的竞争者。

三、大厂押注AI，一个比一个拼

经过一轮淘汰洗牌，2025年的中国AI大模型领域，俨然已经从2023年的“百模大战”演进为一批互联网大厂、垂直领域新锐在场景落地之间的角逐。

其中，不得不提的有本次事件涉及的另一位主人公——阿里通义千问。

作为“国内最早开源的大模型”，通义千问系列涵盖从0.5B到110B参数规模，开源生态覆盖全球1250万开发者，其企业级API日均调用超500万次，开源模型下载量累计超700万次，衍生模型稳稳占据Hugging Face中文榜单前十。

并且，通义千问仍在持续迭代，先是在5月9日升级了通义千问2.5版本，不久前又发布了Qwen VLo，在原始多模态理解与生成能力上进行了全面升级，显著增强了对图像内容的理解深度，在电商领域，还能自动生成商品详情页和营销文案，实用性拉满。

图源：微博

此外，还有走“极致性价比”路线的字节跳动豆包大模型。

最新发布的豆包大模型1.6，价格再一次降低，最低为2.6元/百万tokens，相较于豆包大模型1.5与DeepSeek-R1的7元/百万tokens的价格，大幅下降63%。

图源：微博

降价策略随之带来的，便是是使用量的激增。截至2025年5月底，豆包大模型日均tokens使用量超16.4万亿，相较于2024年5月刚发布时增长了137倍。

与此同时，豆包大模型的行业落地更是全面开花。IDC报告显示，豆包大模型以46.4%份额稳居中国公有云大模型市场第一。全球Top 10手机厂商有9家与火山引擎深度合作，八成主流车企接入豆包大模型。

“百家争鸣”下，是一场生存空间的淘汰赛，其中角逐的每一方压力都不小。那么，在此过程中，如何定义AI大模型开源规则的边界，以及企业如何守住技术的底线，或许是一个目前需要直面的课题。