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　　该研究使用最新的“LLM 指纹”技术，指出两者之间在注意力权重输出空间的相似性高达0.927，远高于其他主流模型组合。

　　作者提出了一种黑盒大模型指纹识别技术，即便无法访问模型权重，也能通过 API 输出（如 logits 或 top-k 概率）判断模型之间是否存在归属或继承关系。

　　“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 ，而这在其他模型对比中从未出现。”

　　该结果意味着，Pangu 很可能在 Qwen 的基础上进行训练或修改，而非“从零自主研发”。

　　QKV 偏差分析显示，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几乎相同的模式，尤其是在早期层的特征峰值以及随后的收敛行为方面。

　　鉴于 QKV 偏差是 Qwen 1代至2.5代的一个显著设计特征，而大多数开源模型（包括 Qwen3）放弃了这种方法，这一点尤为重要。

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