近来，一项发布于 GitHub 与 arXiv 的研讨引发业界热议：华为推出的盘古大模型（Pangu Pro MoE）被发现与阿里巴巴达摩院发布的通义千问 Qwen-2.5 14B 模型在参数结构上“惊人共同”。

  该研讨运用最新的“LLM 指纹”技能，指出两者之间在注意力权重输出空间的相似性高达0.927，远高于其他干流模型组合。

  作者提出了一种黑盒大模型指纹识别技能，即使无法访问模型权重，也能经过 API 输出（如 logits 或 top-k 概率）判别模型之间是不是存在归属或承继联系。

  “盘古 Pangu Pro MoE 与 Qwen-2.5 14B 模型在注意力模块中呈现 极高相似性 ，而这在其他模型比照中从未呈现。”

  该成果意味着，Pangu 很可能在 Qwen 的基础上进行练习或修正，而非“从零自主研制”。

  QKV 误差剖析显现，盘古模型和 Qwen2.5-14B 在三种投影类型（Q、K、V）上均表现出惊人的相似性。

  这两个模型都表现出简直相同的形式，尤其是在前期层的特征峰值以及随后的收敛行为方面。

  鉴于 QKV 误差是 Qwen 1代至2.5代的一个明显规划特征，而大多数开源模型（包含 Qwen3）抛弃了这种办法，这一点尤为重要。

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