IplanRIO presentó el modelo de IA abierto Rio 3.5 - ForkLog

# IplanRIO presentó el modelo de IA abierto Rio 3.5

La empresa municipal de TI de Río de Janeiro, IplanRIO, presentó Rio 3.5 Open 397B como un modelo de IA abierto, entrenado con fondos públicos y que supera a DeepSeek V4 Pro y Qwen 3.7 Plus en varias métricas. Sin embargo, al día siguiente, el equipo de desarrollo de IA Nex afirmó que la herramienta parece una fusión directa de Nex-N2-Pro y Qwen3.5-397B-A17B.

Tras las reclamaciones, IplanRIO actualizó la ficha de Rio 3.5 Open 397B en Hugging Face. En la nueva descripción se indica que el modelo fue construido mediante la fusión de Nex-N2-Pro y Qwen3.5-397B-A17B con posterior destilación desde un modelo más potente.

Cómo presentaron Rio 3.5

IplanRIO subió Rio 3.5 Open 397B a Hugging Face el 13 de junio de 2026 bajo licencia MIT. En la descripción inicial, el proyecto se denominaba sistema de IA de propósito general “de nivel avanzado” y se indicaba que el modelo había sido ajustado sobre Qwen3.5-397B-A17B.

En las especificaciones se mencionaba que cuenta con 397 mil millones de parámetros, de los cuales 17 mil millones se activan al procesar cada token. Esta arquitectura se llama Mixture-of-Experts (MoE): el modelo no usa todos los parámetros a la vez, sino solo algunos bloques especializados.

IplanRIO también afirmaba tener una ventana de contexto de 1,01 millones de tokens y usar SwiReasoning. En la descripción del proyecto, este marco se presenta como un mecanismo que alterna entre modos explícitos y implícitos de razonamiento.

En la primera versión de la ficha del proyecto se mostraban resultados de pruebas en las que Rio 3.5 superaba a Qwen 3.7 Plus y DeepSeek V4 Pro. En Terminal-Bench 2.1, el modelo obtuvo un 70,8% frente a 70,3% de Qwen 3.7 Plus y 67,9% de DeepSeek V4 Pro. En Humanity’s Last Exam, el resultado fue 36,5% frente a 34,7% de Qwen 3.7 Plus, y en IMOAnswerBench, 89,5%.

Fuente: DecryptTras el lanzamiento, el alcalde de Río de Janeiro, Eduardo Cavaliere, escribió en X que el modelo de IA abierto, entrenado en Río con fondos públicos, “superó a todos los demás modelos”.

🇧🇷 Modelo de IA abierta entrenada en Río con financiamiento público durante el último año por @Prefeitura_Rio superando a todos los demás modelos. La inteligencia artificial no es algo lejano, extranjero, de laboratorio multimillonario… no existe solo para hacer textos, imágenes… https://t.co/GK1ThytVV9

— Eduardo Cavaliere (@CavaliereRio) 14 de junio de 2026

Qué afirmó Nex

El 14 de junio, Nex publicó una reclamación en el repositorio Nex-N2 en GitHub. La compañía afirmó que Rio 3.5 Open 397B se presenta como un modelo original de IplanRIO, pero sus pesos parecen una fusión elemento por elemento de Nex-N2-Pro y Qwen3.5-397B-A17B.

Según Nex, Rio 3.5 está compuesto aproximadamente en un 60% por Nex-N2-Pro y en un 40% por Qwen3.5-397B-A17B. La compañía asegura no haber encontrado indicios de un entrenamiento independiente de IplanRIO.

Nex presentó dos argumentos. Tras eliminar el prompt del sistema “You are Rio”, el modelo, según la compañía, se autodenominaba “Nex, from Nex-AGI” en el 79% de las respuestas y nunca se llamaba a sí mismo Rio. Además, Nex afirmó que cada tensor de pesos de Rio repite la proporción 0,6/0,4 entre Nex y Qwen en las 60 capas del modelo.

“No hay una explicación inocente para esto”, — dice la declaración de Nex.

En una publicación aparte, la firma resumió la reclamación de forma más sencilla: Rio 3.5, en esencia, es un modelo de código abierto Nex N2 Pro “en otra envoltura”.

El modelo Rio 3.5 rompió internet esta semana. ¿El giro en la trama? Es esencialmente nuestro modelo de código abierto, Nex N2 Pro, con un sombrero diferente.

🤯 Analizamos los pesos, y la receta es exacta: Rio 3.5 ≈ 0.6 * Nex N2 Pro + 0.4 * Qwen 3.5

Incluso se presenta literalmente a sí mismo… pic.twitter.com/yHRRu37aut

— Nex (@NexEcosystem) 14 de junio de 2026

Por qué las métricas generaron dudas

Decrypt señaló que Nex-N2-Pro en sus propias pruebas muestra resultados más altos que Rio 3.5 en la ficha inicial. En Hugging Face, la evaluación de Nex-N2-Pro en Terminal-Bench 2.1 indica un 75,3% frente a 70,8% de Rio 3.5. En GDPval, Nex obtuvo 1585 puntos frente a 1533 de Rio.

Como señaló la publicación, si Rio realmente es una mezcla de Nex-N2-Pro y Qwen3.5-397B-A17B, sus resultados más bajos en comparación con Nex parecen esperados. Además, las métricas de Rio 3.5 fueron eliminadas de la descripción principal tras la actualización de la ficha.

Cómo respondió IplanRIO

Tras las reclamaciones, IplanRIO modificó el README del modelo en Hugging Face. En la versión actual, se indica que Rio 3.5 Open 397B fue construida mediante la fusión de Nex-N2-Pro y Qwen3.5-397B-A17B, y posteriormente pasó por destilación.

La destilación es un método de entrenamiento en el que un modelo más fuerte transfiere su comportamiento a uno más débil. En este caso, IplanRIO afirma que debieron publicar no la versión base, sino la versión final destilada.

“Lamentamos la confusión y pedimos disculpas”, — dice el README actualizado.

El equipo también informó que están trabajando en la re-carga de la versión correcta del modelo. Hasta el momento, no había un comentario público separado de IplanRIO, aparte del README actualizado, en el momento de la publicación.

En qué consiste la disputa

El uso de modelos abiertos en sí mismo no constituye una violación. Nex-N2-Pro fue publicada bajo licencia Apache 2.0, y Qwen3.5-397B-A17B también está disponible como modelo abierto. Tales licencias permiten usar, modificar y distribuir los modelos siempre que se cumplan las condiciones.

La controversia surgió por la presentación de Rio 3.5. La ficha inicial daba la impresión de un desarrollo independiente y un ajuste sobre Qwen3.5-397B-A17B, pero no mencionaba a Nex-N2-Pro como fuente. En la comunidad de código abierto, esto se percibe como un problema de transparencia. La fusión de pesos abiertos, el ajuste y la destilación son prácticas comunes, pero se espera que los desarrolladores revelen los modelos originales y las contribuciones de terceros.

Anteriormente, Alibaba presentó la familia de modelos híbridos Qwen3, que “pueden igualar o superar en algunos casos” las mejores soluciones de Google y OpenAI.

Recordemos que el startup chino de IA DeepSeek presentó DeepSeek-R1 en enero de 2025. Este modelo fue uno de los eventos principales en el mercado de IA en ese momento.