买股加杠杆华为官方“诺亚方舟实验室”迅速出面否认

（转自：新行情）

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让子弹飞一会儿。

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出品 |新行情作者 | 宋辉

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；

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。

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。

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。

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。

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。