أصدرت IplanRIO في ريو دي جانيرو نموذج Rio 3.5 في 13 يونيو. وصفته وكالة تكنولوجيا المعلومات بالمدينة بأنه نموذج رائد: 397 مليار معامل، مع ترخيص مفتوح المصدر مرن، تم بناؤه بواسطة الحكومة البلدية لمدينة في الجنوب العالمي.
كان توقيت إطلاق Rio 3.5 مثاليًا: كانت البرازيل تلعب مباراتها الافتتاحية في كأس العالم، وكانت وسائل التواصل الاجتماعي مشتعلة بالفعل. انتشرت التعليقات حوله بسرعة من البرازيل إلى ما وراءها.
ولكن بالسرعة نفسها التي لفت بها الانتباه، نشأ نزاع حول من أنشأ النموذج بالضبط.
وصفت بطاقة النموذج الأصلية Rio 3.5 بأنه تدريب لاحق لـ Qwen 3.5 397B، وهو نموذج علي بابا الأساسي المفتوح، مع إضافة طبقة استدلال جديدة تسمى SwiReasoning. بلغت تكلفة التطوير 500,000 ريال برازيلي (لم تؤكد ريو ذلك)، أو ما يقرب من 100,000 دولار أمريكي - أي أرخص بحوالي 30 مرة من أنظمة الذكاء الاصطناعي الجاهزة المماثلة.
الهندسة المعمارية هي "مزيج من الخبراء" (Mixture-of-Experts)، مما يعني أن حوالي 17 مليار فقط من أصل 397 مليار معامل تُفعل عند كل رمز مميز. هذا يجعل الاستدلال أرخص مما يوحي به الحجم الرئيسي. يدعم النموذج أيضًا الرؤية والنصوص، ويتعامل مع أكثر من عشر لغات، ويُشحن بترخيص MIT مفتوح بالكامل.
SwiReasoning هو المحور التقني. إنه إطار عمل استدلالي خالٍ من التدريب يتحول ديناميكيًا بين وضعين. عندما يكون النموذج واثقًا من الكلمة التالية – انتروبيا منخفضة في توزيع الاحتمالية – فإنه يستدل بلغة واضحة. وعندما يكون غير متأكد، فإنه يتحول إلى استدلال كامن، يفكر في حالات داخلية مخفية دون إصدار رموز. قالت IplanRIO إن Rio 3.5 تم تدريبه خصيصًا لاستغلال ذلك، وأن المكاسب تظهر في أرقام المعايير.
كانت الأرقام المُعلن عنها لافتة للنظر. حقق Rio 3.5 نسبة 70.8% في اختبار Terminal-Bench 2.1 – الذي يقيس تنفيذ أوامر الطرفية بشكل مستقل، ويُسجل كنسبة مئوية للمهام التي تم اجتيازها – متفوقًا بذلك على Qwen 3.7 Plus بنسبة 70.3% ونموذج DeepSeek v4 Pro القوي بنسبة 67.9%.
في IMOAnswerBench، وهو معيار أولمبياد الرياضيات الذي يُسجل كنسبة مئوية صحيحة، وصل Rio 3.5 إلى 89.5%. وفي HLE—Humanity's Last Exam، وهو اختبار خبراء متعدد المجالات شبه مستحيل يُسجل كنسبة مئوية—حقق Rio 3.5 نسبة 36.5%، متفوقًا على Qwen 3.7 Plus بنسبة 34.7%.
حكومة بلدية تتفوق على أهم النماذج الرائدة في أهم معايير الجودة: هذا هو العنوان الذي انتشر، خاصة بعد أن غرد عمدة ريو دي جانيرو حوله.
كتب إدواردو كافالييري: "نموذج ذكاء اصطناعي مفتوح تم تدريبه في ريو ومُوّل علنًا خلال العام الماضي من قبل [بلدية ريو] قد تفوق للتو على جميع النماذج الأخرى. اليوم، يتحدث العالم عن نموذج ذكاء اصطناعي مفتوح تم تدريبه في ريو."
🇧🇷 Modelo de IA aberta treinada no Rio com financiamento público ao longo do último ano pela @Prefeitura_Rio superando todos os outros modelos. Inteligência artificial não é uma coisa distante, estrangeira, de laboratório bilionário…não existe só pra fazer texto, imagens… https://t.co/GK1ThytVV9
— Eduardo Cavaliere (@CavaliereRio) June 14, 2026
تبين أن عبارة "تم تدريبه في ريو" لم تكن دقيقة تمامًا.
نشرت Nex-AGI، وهي تحالف ذكاء اصطناعي مفتوح المصدر مقره شنغهاي، منشورًا على X بعد أيام من الإصدار. البداية: "نموذج ريو 3.5 أحدث ضجة على الإنترنت هذا الأسبوع. والمفاجأة؟ إنه أساسًا نموذجنا مفتوح المصدر، Nex N2 Pro، يرتدي قبعة مختلفة."
لقد قاموا بتحليل الأوزان. وكانت الرياضيات دقيقة: Rio 3.5 ≈ 0.6 × Nex N2 Pro + 0.4 × Qwen 3.5. تبع ذلك نص برمجي للتحقق وتقرير كامل على GitHub.
The Rio 3.5 model broke the internet this week. The plot twist? It’s essentially our open-source model, Nex N2 Pro, wearing a different hat.
🤯 We analyzed the weights, and the recipe is exact: Rio 3.5 ≈ 0.6 * Nex N2 Pro + 0.4 * Qwen 3.5
It even literally introduces itself… pic.twitter.com/yHRRu37aut
— Nex (@NexEcosystem) June 14, 2026
جاء الدليل على جزأين.
أولاً، سلوكيًا. قامت Nex بتجريد الموجه النظامي "أنت ريو" المكتوب مسبقًا من النموذج المنشور وأرسلت إليه 120 سؤالًا حول الهوية. بدون القناع، أبلغت Nex أن النموذج أطلق على نفسه اسم "Nex، من Nex-AGI" بنسبة 79.2% من الوقت. ولم يطلق على نفسه اسم "ريو" على الإطلاق بنسبة 0%. قالت Nex إن النموذج سرد أيضًا قصة الشركة الخاصة حرفيًا، وذكر "معهد شنغهاي للابتكار" و"تحالف نظام النماذج الكبيرة". هذه بيانات تدريب Nex الخاصة، التي ظهرت في نموذج شخص آخر.
ثانياً، رياضيًا. في دمج حقيقي للأوزان، يقع كل معامل في النموذج الجديد على خط مستقيم بين النموذجين الأصليين. قامت Nex بقياس هذا التوازي (collinearity) عبر جميع الطبقات الـ 60. جاءت النتيجة 0.993. نموذجان غير مرتبطين في نفس مساحة المعلمات يسجلان ما يقارب الصفر بالصدفة. تحقيق 0.993 عبر كل طبقة واحدة ليس صدفة. بقيت نسبة الخلط عند α ≈ 0.571، مستقرة لثلاثة منازل عشرية.
في الأساس، كان ما يقرب من 60% من النموذج هو Nex، والباقي هو نموذج Qwen الأساسي.
"كل موتر وزن في ريو، وبآلاف الانحرافات المعيارية، هو نفس المزيج 0.6/0.4 من Nex و Qwen - عبر جميع الطبقات الـ 60 وكل مكون من مكونات الشبكة"، كتبت Nex. "لا يوجد تفسير بريء."
كشفت الأرقام أيضًا قصة أكثر هدوءًا. حقق Nex N2 Pro، الذي صدر قبل Rio 3.5 بأيام قليلة، نسبة 75.3% في Terminal-Bench 2.1 – وهي أعلى من نسبة 70.8% التي حققها Rio. في GDPval، وهو معيار للتنبؤ الاقتصادي يتم تقييمه بنظام تصنيف Elo، حقق Nex 1,585 مقابل 1,533 لـ Rio. إذا كان Rio يمثل 60% من Nex، فستتوقع أن يسجل أقل من Nex في معايير Nex الخاصة. وهذا ما حدث.
قامت IplanRIO بتحديث بطاقة نموذج Hugging Face—تم حذف جدول المعايير وتغيير الإسناد.
جاء في ملف Readme المحدث: "تم بناء النموذج عن طريق دمج nex-agi/Nex-N2-Pro و Qwen/Qwen3.5-397B-A17B، سبقه تقطير (Distillation) قائم على السياسة من نموذج أقوى. لقد اكتشفنا تحميلًا غير صحيح في الإصدار السابق، حيث تم تحميل النسخة المدمجة الأساسية بدلاً من النموذج المقطّر النهائي. نعتذر عن هذا الالتباس ونقدم أعمق اعتذاراتنا."
لم يصدر أي بيان عام آخر من IplanRIO. تم الآن إسناد الفضل لـ Nex.
تفسير "التحميل غير الصحيح" هو الادعاء الرئيسي. تقول IplanRIO إن الإصدار المقصود كان نسخة مقطرة من القاعدة المدمجة – وليس الدمج الخام نفسه. يعني التقطير القائم على السياسة أن نموذجًا معلمًا أقوى يولد مخرجات، ويتدرب الطالب عليها بينما يولد مخرجاته الخاصة. إنه أغلى من الدمج الخام، لكنه لا يزال أرخص من التدريب من الصفر. لو كانت هذه الخطوة حقيقية، لكانت تمثل على الأقل بعض العمل الأصلي علاوة على الدمج.
ما تم شحنه فعلاً، وفقًا لـ IplanRIO، كان القاعدة المدمجة بدون أي إضافات.
انقسم مراقبون المجتمع حول معنى ذلك. قدم المعلق التقني رافائيل كوينتانيلها قراءة متسامحة: بما أن Nex N2 Pro نفسه مبني على Qwen، فربما يكون الفريق قد نسب الفضل إلى البنية التحتية الأساسية وتوقف عند هذا الحد. وأشار أيضًا إلى أن النموذج انتشر بسرعة خلال مباراة كأس العالم، "ولم يكن بالضرورة 'جاهزًا للاستهلاك العام'."
about the Rio 3.5 situation
merging two ~400B-class models and then applying policy distillation isn’t trivial
that said, they made two mistakes:
- a technical error (probably caused by a lack of attention to detail)
- and a communication one (we can debate the integrity of…
— montano (@lucas_montano) June 15, 2026
وأشار المطور واليوتيوبر المتخصص في الذكاء الاصطناعي لوكاس مونتانو إلى أن "دمج نموذجين بحجم ~400 مليار معلم وتطبيق تقطير السياسات ليس بالأمر الهين" — مع الاعتراف بالخطأ التقني والفشل في التواصل.
الباحث في الذكاء الاصطناعي دييغو أمبروسيو كان أقل تسامحًا. وصف الإطلاق الأصلي Rio 3.5 بأنه نتيجة "تدريب لاحق مستقل وضبط دقيق خاص" — وهو إطار يعني البحث الأصلي، وليس مجرد دمج.
دمج النماذج قانوني تمامًا. نموذج Nex N2 Pro مرخص تحت Apache 2.0 – يمكنك استخدامه وتعديله وإعادة توزيعه، طالما أنك تنسب الفضل إليه. Qwen 3.5 أيضًا مرخص بشكل مفتوح. لا أحد سيذهب إلى المحكمة هنا.
المشكلة كانت في تقديم المنتج كعمل تم تطويره بشكل مستقل دون ذكر جميع النماذج المصدر. لقد شهد مجتمع المصادر المفتوحة هذا من قبل. في وقت سابق من هذا العام، وُجد أن Composer 2 من Cursor مبني على Kimi K2.5 من Moonshot دون الكشف عن ذلك. كان رد الفعل سريعًا ومضرًا بالسمعة - لا محامين، فقط لقطات شاشة.
was messing with the OpenAI base URL in Cursor and caught this
accounts/anysphere/models/kimi-k2p5-rl-0317-s515-fast
so composer 2 is just Kimi K2.5 with RL
at least rename the model ID https://t.co/MQOuEuF3Pd pic.twitter.com/fyUWbo1InF— fynn (@fynnso) March 19, 2026
البناء على النماذج المفتوحة الموجودة أمر طبيعي. كما غطت "ديكريبت"، فإن تكديس ودمج الأوزان المفتوحة هو عمليًا ثقافة فرعية بحد ذاتها. القاعدة ليست "لا تبنِ على عمل الآخرين". القاعدة هي: قل ما استخدمته.
ما جعل هذا الأمر أكثر صخبًا من خطأ إسناد نموذجي هو الغلاف المؤسسي. إن مطورًا مجهولًا يشحن دمجًا غريبًا باسمه الخاص شيء، وحكومة بلدية تستخدمه للمطالبة بسيادة الذكاء الاصطناعي في القطاع العام - خلال كأس العالم - شيء آخر. كتب معلق برازيلي: "لقد كان إهدارًا للموارد."
لم تجعل Nex الأمر حربًا. كتبت الشركة على X: "يسعدنا أن مدينة ريو استخدمت عملنا لتحقيق أداء SOTA [أعلى مستوى تقني]". "ولكن في عالم المصادر المفتوحة، الإسناد مهم."
تعمل IplanRIO على تحميل النموذج المقطر والمصحح مع الإسناد الكامل. وعندما يتم ذلك، سيتم إجراء نفس الفحوصات مرة أخرى — وسيكتشف المجتمع ما إذا كان التقطير قد غير أي شيء بالفعل، أو ما إذا كان لا يزال في الغالب Nex مع موجه نظام مختلف.
