IplanRIO din Rio de Janeiro a lansat Rio 3.5 pe 13 iunie. Agenția IT a orașului l-a numit un model de clasă frontieră: 397 de miliarde de parametri, cu o licență open-source permisivă, construit de guvernul municipal al unui oraș din Sudul Global.

Momentul lansării Rio 3.5 a fost perfect: Brazilia juca meciul de deschidere al Cupei Mondiale, iar rețelele sociale erau deja în flăcări. Comentariile despre acesta s-au răspândit rapid din Brazilia și mai departe.

Dar la fel de repede pe cât a atras atenția, a apărut o dispută cu privire la cine a creat exact modelul.

Fișa originală a modelului descria Rio 3.5 ca o post-antrenare a Qwen 3.5 397B, modelul open-base al Alibaba, cu un nou strat de raționament numit SwiReasoning adăugat. Costul de dezvoltare a fost raportat la 500.000 R$ (Rio nu a confirmat acest lucru), sau aproape 100.000 USD – aproximativ de 30 de ori mai ieftin decât sistemele AI echivalente disponibile pe piață.

Arhitectura este de tip Mixture-of-Experts (Amestec de Experți), ceea ce înseamnă că doar aproximativ 17 miliarde din cele 397 de miliarde de parametri se activează la fiecare token. Acest lucru face inferența mai ieftină decât sugerează dimensiunea declarată. Modelul suportă, de asemenea, viziune și text, gestionează peste o duzină de limbi și este lansat sub o licență MIT complet deschisă.

SwiReasoning este piesa tehnică centrală. Este un cadru de inferență fără antrenament, care alternează dinamic între două moduri. Atunci când modelul este sigur de următorul cuvânt – entropie scăzută în distribuția probabilităților – raționează în limbaj simplu. Când este incert, trece la raționamentul latent, gândind în stări interne ascunse fără a emite tokenuri. IplanRIO a declarat că Rio 3.5 a fost antrenat specific pentru a exploata acest lucru și că îmbunătățirile se reflectă în cifrele de referință.

Cifrele auto-raportate au fost impresionante. Terminal-Bench 2.1 – care măsoară execuția autonomă a comenzilor terminalului, scorată ca procentaj de sarcini îndeplinite – a fost de 70.8% pentru Rio 3.5, depășind Qwen 3.7 Plus cu 70.3% și puternicul DeepSeek v4 Pro cu 67.9%.

La IMOAnswerBench, un benchmark olimpic de matematică punctat ca procentaj corect, Rio 3.5 a atins 89.5%. La HLE – Humanity's Last Exam, o baterie de experți multi-domeniu aproape insolvabilă punctată ca procentaj – Rio 3.5 s-a clasat la 36.5%, înaintea Qwen 3.7 Plus cu 34.7%.

Un guvern municipal depășind cele mai importante modele de vârf la cele mai semnificative benchmark-uri de calitate: Aceasta este știrea care s-a răspândit, mai ales după ce primarul din Rio de Janeiro a postat despre asta pe Twitter.

„Un model AI deschis antrenat în Rio și finanțat public în ultimul an de către [municipalitatea din Rio] tocmai a depășit toate celelalte modele”, a scris Eduardo Cavaliere. „Astăzi, lumea vorbește despre un model AI deschis antrenat în Rio.”

Apoi a apărut Nex

„Antrenat în Rio” s-a dovedit a nu fi întru totul exact.

Nex-AGI, o alianță AI open-source cu sediul în Shanghai, a postat pe X la câteva zile după lansare. Deschiderea: „Modelul Rio 3.5 a spart internetul săptămâna aceasta. Torsada? Este, în esență, modelul nostru open-source, Nex N2 Pro, purtând o pălărie diferită.”

Au analizat ponderile. Matematica era exactă: Rio 3.5 ≈ 0.6 × Nex N2 Pro + 0.4 × Qwen 3.5. A urmat un script de verificare și un raport complet pe GitHub.

Dovezile au venit în două părți.

În primul rând, comportamental. Nex a eliminat promptul de sistem hardcodat „Tu ești Rio” din modelul implementat și i-a trimis 120 de întrebări de identitate. Fără mască, Nex raportează că modelul s-a numit „Nex, de la Nex-AGI” în 79.2% din cazuri. S-a numit „Rio” exact 0% din timp. Nex a spus că modelul a recitat și povestea specifică a companiei cuvânt cu cuvânt, menționând „Institutul de Inovare Shanghai” și „o alianță a ecosistemului de modele mari”. Acestea sunt propriile date de antrenament ale Nex, apărând în modelul altcuiva.

În al doilea rând, matematic. Într-o fuziune reală de ponderi, fiecare parametru din noul model se află pe o linie dreaptă între cele două modele sursă. Nex a măsurat această coliniaritate pe toate cele 60 de straturi. Rezultatul a fost de 0.993. Două modele fără legătură în același spațiu de parametri au obținut un scor aproape de zero din întâmplare. Atingerea valorii 0.993 pe fiecare strat nu este o coincidență. Raportul de amestec a rămas la α ≈ 0.571, stabil la trei zecimale.

Practic, era aproape 60% Nex, restul fiind modelul de bază Qwen.

"Fiecare tensor de pondere din Rio este, la mii de abateri standard, același amestec de 0.6/0.4 de Nex și Qwen – pe toate cele 60 de straturi și fiecare componentă a rețelei", a scris Nex. "Nu există o explicație inocentă."

Cifrele au spus, de asemenea, o poveste mai discretă. Nex N2 Pro, lansat cu doar câteva zile înainte de Rio 3.5, obține 75.3% la Terminal-Bench 2.1 – mai mare decât cei 70.8% ai Rio. Pe GDPval, un benchmark de prognoză economică evaluat în stil Elo, Nex se situează la 1,585 față de 1,533 al Rio. Dacă Rio este 60% Nex, atunci te-ai aștepta să obțină scoruri sub Nex la propriile benchmark-uri ale Nex. Și așa este.

IplanRIO răspunde

IplanRIO a actualizat fișa modelului de pe Hugging Face – tabelul de benchmark-uri a fost eliminat și atribuirea a fost modificată.

„Modelul este construit printr-o fuziune a nex-agi/Nex-N2-Pro și Qwen/Qwen3.5-397B-A17B, precedată de Distilare pe Bază de Politici dintr-un model mai puternic”, se arată în Readme-ul actualizat. „Am detectat o încărcare incorectă în versiunea anterioară, unde a fost încărcată versiunea de bază fuzionată în loc de modelul final distilat. Ne pare rău pentru confuzie și ne cerem scuze profund.”

Nicio altă declarație publică din partea IplanRIO nu a fost emisă. Nex este acum creditat.

Explicația „încărcare incorectă” este afirmația cheie. IplanRIO spune că lansarea intenționată a fost o versiune distilată a bazei fuzionate – nu fuziunea brută în sine. Distilarea bazată pe politici înseamnă că un model profesor mai puternic generează ieșiri, iar modelul elev se antrenează pe acestea, generând în același timp propriile sale ieșiri. Este mai costisitor decât o fuziune brută, dar totuși mai ieftin decât antrenarea de la zero. Dacă acest pas ar fi fost real, atunci ar reprezenta cel puțin o parte din munca originală pe lângă fuziune.

Ceea ce a fost livrat de fapt, conform IplanRIO, a fost baza fuzionată fără nimic în plus.

Observatorii comunității sunt împărțiți în privința semnificației. Comentatorul tehnic Rafael Quintanilha a oferit o interpretare binevoitoare: Deoarece Nex N2 Pro este el însuși construit pe Qwen, echipa ar fi putut credita arhitectura subiacentă și s-a oprit acolo. El a mai subliniat că modelul a devenit viral în timpul unui meci de Cupă Mondială, "nu neapărat 'gata pentru consum public'".

Dezvoltatorul și YouTuber-ul specializat în AI, Lucas Montano, a remarcat că „îmbinarea a două modele de clasă ~400B și apoi aplicarea distilării politicilor nu este trivială” – recunoscând, în același timp, atât o eroare tehnică, cât și o eroare de comunicare.

Cercetătorul AI Diego Ambrosio a fost mai puțin generos. Lansarea inițială a descris Rio 3.5 ca fiind rezultatul unei „post-antrenări autonome și al unei ajustări fine proprietare” – o încadrare care sugera cercetare originală, nu o fuziune.

Legal? Da. Etic? Ei bine...

Fuziunea modelelor este complet legală. Nex N2 Pro este Apache 2.0 – îl poți folosi, modifica și redistribui, atâta timp cât îl creditezi. Qwen 3.5 este, de asemenea, licențiat deschis. Nimeni nu va ajunge în instanță aici.

Problema a fost prezentarea rezultatului ca o muncă dezvoltată independent, fără a numi *toate* modelele sursă. Comunitatea open-source a mai văzut asta. La începutul acestui an, Composer 2 de la Cursor a fost descoperit că a fost construit pe Kimi K2.5 de la Moonshot, fără divulgare. Reacția a fost rapidă și de reputație – fără avocați, doar capturi de ecran.

Construirea pe modele deschise existente este normală. Așa cum a acoperit *Decrypt*, suprapunerea și fuzionarea ponderilor deschise este practic o subcultură în sine. Norma nu este "nu construi pe munca altora." Norma este: Spune ce ai folosit.

Ceea ce a amplificat situația mai mult decât o omisiune tipică de atribuire a fost învelișul instituțional. Un dezvoltator pseudonim care livrează un "frankenmerge" sub propriul său nume este una. Un guvern municipal care-l folosește pentru a revendica suveranitatea AI a sectorului public – în timpul Cupei Mondiale – este altceva. „A fost o risipă de resurse”, a scris un comentator brazilian.

Nex nu a transformat-o într-un război. „Suntem măguliți că orașul Rio a folosit munca noastră pentru a atinge performanțe SOTA”, a scris compania pe X. „Dar în lumea open-source, atribuirea contează.”

IplanRIO lucrează la încărcarea modelului corectat, distilat, cu atribuirea completă la locul său. Când acesta va fi disponibil, aceleași verificări vor fi rulate din nou – iar comunitatea va afla dacă distilarea a schimbat ceva cu adevărat, sau dacă este încă în mare parte Nex cu un prompt de sistem diferit.