IplanRIO قدمت نموذج الذكاء الاصطناعي المفتوح Rio 3.5 - ForkLog

# قدمت IplanRIO نموذج الذكاء الاصطناعي المفتوح Rio 3.5

قدمت شركة تكنولوجيا المعلومات البلدية في ريو دي جانيرو IplanRIO نموذج Rio 3.5 Open 397B كـ نموذج ذكاء اصطناعي مفتوح، مدرب بتمويل حكومي ويتفوق على DeepSeek V4 Pro و Qwen 3.7 Plus في عدة معايير قياسية. ومع ذلك، بعد يوم واحد، أعلنت فريق مطوري الذكاء الاصطناعي Nex أن الأداة تبدو كدمج مباشر بين Nex-N2-Pro و Qwen3.5-397B-A17B.

بعد الشكاوى، قامت IplanRIO بتحديث بطاقة Rio 3.5 Open 397B على Hugging Face. وفي الوصف الجديد، ذُكر أن النموذج مبني عبر دمج Nex-N2-Pro و Qwen3.5-397B-A17B مع عملية تقطير لاحقة من نموذج أقوى.

كيف قدمت Rio 3.5

نشرت IplanRIO نموذج Rio 3.5 Open 397B على Hugging Face في 13 يونيو 2026 بموجب ترخيص MIT. في الوصف الأولي، أطلقوا على المشروع نظام ذكاء اصطناعي عام «متقدم» وأشاروا إلى أن النموذج تم تدريبه بشكل إضافي على أساس Qwen3.5-397B-A17B.

وفي المواصفات، ذُكر أن النموذج يضم 397 مليار معلمة، منها 17 مليار تُفعّل عند معالجة كل رمز. يُطلق على هذا الهيكل اسم مزيج الخبراء (MoE): حيث لا يستخدم النموذج جميع المعلمات مرة واحدة، بل يختار جزءًا متخصصًا من الكتل.

كما أعلنت IplanRIO عن نافذة سياقية تصل إلى مليون وواحد ألف رمز، واستخدام إطار SwiReasoning. وفي وصف المشروع، يُعرض هذا الإطار كآلية تُحول النموذج بين وضع التفكير الصريح والضمني.

وفي النسخة الأولى من بطاقة المشروع، أُظهرت نتائج الاختبارات التي أظهرت أن Rio 3.5 تتفوق على Qwen 3.7 Plus و DeepSeek V4 Pro. على Terminal-Bench 2.1، حققت النموذج نسبة 70.8% مقابل 70.3% لـ Qwen 3.7 Plus و67.9% لـ DeepSeek V4 Pro. وفي اختبار Humanity’s Last Exam، كانت النتيجة 36.5% مقابل 34.7% لـ Qwen 3.7 Plus، و89.5% في IMOAnswerBench.

المصدر: Decrypt بعد إصدار، كتب عمدة ريو دي جانيرو إدواردو كافالييري على X أن نموذج الذكاء الاصطناعي المفتوح، المدرب في ريو بتمويل حكومي، «تجاوز جميع النماذج الأخرى».

🇧🇷 نموذج ذكاء اصطناعي مفتوح مدرب في ريو بتمويل عام على مدار العام الماضي بواسطة @Prefeitura_Rio يتفوق على جميع النماذج الأخرى. الذكاء الاصطناعي ليس شيئًا بعيدًا، غريبًا، من مختبر بمليارات الدولارات… لا يقتصر على النصوص، الصور… https://t.co/GK1ThytVV9

— إدواردو كافالييري (@CavaliereRio) 14 يونيو 2026

ما أعلنت عنه Nex

في 14 يونيو، أطلقت Nex بيانًا في مستودع Nex-N2 على GitHub. وقالت إن نموذج Rio 3.5 Open 397B يُقدم على أنه نموذج أصلي من IplanRIO، لكن أوزانه تبدو كدمج مباشر لعناصر من Nex-N2-Pro و Qwen3.5-397B-A17B.

وفقًا لتقييم Nex، يتكون حوالي 60% من Rio 3.5 من Nex-N2-Pro و40% من Qwen3.5-397B-A17B. وتؤكد الشركة أنها لم تجد أدلة على تدريب مستقل لـ IplanRIO.

قدمت Nex حجتين. بعد حذف الأمر البرمجي النظامي «You are Rio»، قالت إن النموذج، وفقًا للشركة، كان يُعرف نفسه بـ «Nex، من Nex-AGI» في 79% من الردود، ولم يُطلق على نفسه أبدًا اسم Rio. كما زعمت Nex أن كل تينسور أوزان في Rio يعكس نسبة 0.6/0.4 بين Nex و Qwen في جميع الطبقات الستين للنموذج.

«لا يوجد تفسير بريء لهذا»، — تقول Nex في بيانها.

وفي منشور منفصل، صاغت الشركة اتهامها بشكل أبسط: أن Rio 3.5، في جوهره، هو نموذج مفتوح المصدر من Nex N2 Pro «في غلاف مختلف».

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

لماذا أثارت المعايير أسئلة

لفتت Decrypt الانتباه إلى أن Nex-N2-Pro تظهر نتائج أعلى في اختباراتها الخاصة مقارنة بـ Rio 3.5 في البطاقة الأصلية. في وصف Nex-N2-Pro على Hugging Face، كانت النتيجة 75.3% على Terminal-Bench 2.1 مقابل 70.8% لـ Rio 3.5. وعلى GDPval، حصلت Nex على 1585 نقطة مقابل 1533 لـ Rio.

وأشارت الصحيفة إلى أنه إذا كانت Rio بالفعل مزيجًا من Nex-N2-Pro و Qwen3.5-397B-A17B، فإن نتائجها الأضعف مقارنة بـ Nex تبدو متوقعة. كما أُزيلت نتائج المعايير الخاصة بـ Rio 3.5 من الوصف الرئيسي بعد تحديث البطاقة.

كيف ردت IplanRIO

بعد الشكوى، قامت IplanRIO بتحديث ملف README الخاص بالنموذج على Hugging Face. وفي النسخة الحالية، أُوضح أن Rio 3.5 Open 397B مبني عبر دمج Nex-N2-Pro و Qwen3.5-397B-A17B، ثم خضع لعملية تقطير.

التقطير — هو أسلوب تدريب تتبنى فيه نموذجًا أكثر قوة سلوك نموذج أضعف. وفي هذه الحالة، تدعي IplanRIO أنها كان من المفترض أن تنشر النموذج النهائي المقطر، وليس النسخة الأساسية.

«نعتذر عن الالتباس ونقدم اعتذارنا»، — يقول في README المحدث.

كما أعلنت الفريق أنها تعمل على إعادة تحميل النموذج الصحيح. ولم يكن هناك تعليق عام منفصل من IplanRIO، بخلاف تحديث README، حتى وقت النشر.

جوهر الخلاف

استخدام النماذج المفتوحة المصدر بحد ذاته لا يُعد انتهاكًا. إذ أن Nex-N2-Pro منشورة بموجب ترخيص Apache 2.0، وQwen3.5-397B-A17B متاحة أيضًا كنموذج مفتوح. تتيح هذه التراخيص الاستخدام والتعديل والنشر مع الالتزام بالشروط.

نشأ النزاع من عرض Rio 3.5. في البداية، كانت البطاقة تخلق انطباعًا بأنها تطوير مستقل وتدريب إضافي على أساس Qwen3.5-397B-A17B، لكنها لم تذكر Nex-N2-Pro كمصدر من المصادر. يُنظر إلى ذلك في مجتمع المصادر المفتوحة على أنه مشكلة في الشفافية. دمج الأوزان المفتوحة، والتدريب الإضافي، والتقطير أصبح ممارسة معتادة، لكن يُتوقع من المطورين الكشف عن النماذج الأصلية ومساهمات الفرق الخارجية.

سبق أن قدمت Alibaba مجموعة نماذج هجينة من Qwen3، التي «يمكن أن تنافس أو تتفوق في بعض الحالات» على أفضل الحلول من Google وOpenAI.

وتذكر أن شركة DeepSeek الصينية للذكاء الاصطناعي قدمت نموذج DeepSeek-R1 في يناير 2025، والذي أصبح أحد أبرز أحداث سوق الذكاء الاصطناعي في ذلك الوقت.