IplanRIOはオープンAIモデルRio 3.5を発表 - ForkLog

# IplanRIOはオープンなAIモデルRio 3.5を発表しました

市営IT企業リオデジャネイロのIplanRIOは、国の資金で訓練され、DeepSeek V4 ProやQwen 3.7 Plusをいくつかのベンチマークで上回るオープンAIモデルRio 3.5 Open 397Bを発表しました。しかし、翌日、AI開発チームのNexは、このツールがNex-N2-ProとQwen3.5-397B-A17Bの直接的な融合のように見えると声明を出しました。

その後、IplanRIOはHugging FaceのRio 3.5 Open 397Bのカードを更新しました。新しい説明には、このモデルがNex-N2-ProとQwen3.5-397B-A17Bの融合と、より強力なモデルからの蒸留によって構築されたと記載されています。

Rio 3.5の紹介方法

IplanRIOは2026年6月13日にHugging FaceにRio 3.5 Open 397BをMITライセンスで公開しました。最初の説明では、このプロジェクトは「最先端の汎用AIシステム」と呼ばれ、モデルはQwen3.5-397B-A17Bを基に追加訓練されたと記載されていました。

特徴として、3970億のパラメータのうち17億が各トークン処理時に活性化されると述べられていました。このアーキテクチャはMixture-of-Experts（MoE）と呼ばれ、モデルはすべてのパラメータを一度に使用するのではなく、専門的なブロックの一部だけを使用します。

IplanRIOはまた、1,01百万トークンのコンテキストウィンドウとSwiReasoningの使用も宣言しました。プロジェクトの説明では、このフレームワークは明示的および隠された推論モード間でモデルを切り替える仕組みとして紹介されています。

最初のカードには、Rio 3.5がQwen 3.7 PlusやDeepSeek V4 Proを上回るテスト結果も掲載されていました。Terminal-Bench 2.1では、モデルは70.8%を記録し、Qwen 3.7 Plusの70.3%、DeepSeek V4 Proの67.9%を上回りました。Humanity’s Last Examでは36.5%、Qwen 3.7 Plusは34.7%、IMOAnswerBenchでは89.5%でした。

出典：Decryptリリース後、リオデジャネイロ市長のエドゥアルド・カバリエリはXに、「リオで国の資金を使って訓練されたオープンAIモデルは、すべての他のモデルを凌駕した」と投稿しました。

🇧🇷 リオで公的資金を受けて訓練されたオープンAIモデル、@Prefeituraによるもので、すべての他のモデルを超えています。人工知能は遠いもの、外国のもの、数十億ドルのラボだけのものではありません…テキストや画像を作るだけではありません…https://t.co/GK1ThytVV9

— Eduardo Cavaliere (@CavaliereRio) 2026年6月14日

Nexの主張

6月14日、NexはGitHubのNex-N2リポジトリに声明を出しました。会社は、Rio 3.5 Open 397BはIplanRIOのオリジナルモデルとして提示されているが、その重みはNex-N2-ProとQwen3.5-397B-A17Bの直接的な要素融合のように見えると述べました。

Nexの評価では、Rio 3.5はおよそ60%がNex-N2-Pro、40%がQwen3.5-397B-A17Bから構成されているとし、IplanRIOが自己学習の証拠を見つけられなかったと主張しています。

Nexは二つの理由を挙げました。システムプロンプト「You are Rio」を削除した後、モデルは79%の回答で「Nex, from Nex-AGI」と自己紹介し、一度も「Rio」と呼ばなかったと述べています。また、モデルの60層すべてで、Rioの重みのテンソルはNexとQwenの比率0.6/0.4を繰り返していると主張しました。

「無邪気な説明はない」とNexは声明で述べています。

別の投稿では、同社は次のように簡潔に主張しています：Rio 3.5は実質的にNex N2 Proのオープンソースモデルを「別のラッピング」で包んだものだと。

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) 2026年6月14日

ベンチマークが疑問を呼んだ理由

Decryptは、Nex-N2-Proが最初のカードのRio 3.5よりも高い結果を示していることに注目しました。Hugging FaceのNex-N2-Proの説明には、Terminal-Bench 2.1で75.3%、Rioの70.8%と記載されています。GDPvalでは、Nexは1585点を獲得し、Rioの1533点を上回っています。

記事は、もしRioがNex-N2-ProとQwen3.5-397B-A17Bの混合であるなら、その結果がNexよりも劣るのは予想通りだと指摘しています。さらに、Rio 3.5のベンチマークは更新後にメインの説明から削除されました。

IplanRIOの回答

Nexの指摘を受けて、IplanRIOはHugging FaceのモデルのREADMEを修正しました。最新版では、Rio 3.5 Open 397BはNex-N2-ProとQwen3.5-397B-A17Bの融合によって構築され、その後蒸留されたと記載されています。

蒸留とは、より強力なモデルの挙動を模倣させる訓練方法です。IplanRIOは、基本バージョンではなく、最終的な蒸留モデルを公開すべきだったと主張しています。

「混乱を招き申し訳ありません」と、更新されたREADMEに記載されています。

チームはまた、正しいモデルの再アップロードに取り組んでいると伝えています。公開時点では、更新されたREADME以外の詳細なコメントはありません。

議論の核心

オープンソースモデルの使用自体は違反ではありません。Nex-N2-ProはApache 2.0ライセンスで公開されており、Qwen3.5-397B-A17Bもオープンモデルとして利用可能です。これらのライセンスは、条件を守ればモデルの使用・改変・配布を許可します。

問題は、Rio 3.5のプレゼンテーションにあります。最初のカードは、Qwen3.5-397B-A17Bを基にした自己学習と追加訓練の独自開発を示唆していましたが、Nex-N2-Proを出典として明示していませんでした。オープンソースコミュニティでは、これが透明性の問題とみなされています。オープンな重みの融合、追加訓練、蒸留は一般的な手法ですが、開発者には出典モデルや外部チームの貢献を明示することが求められています。

以前、Alibabaは「ハイブリッド」AIモデルQwen3シリーズを発表し、「GoogleやOpenAIの最良のソリューションと比較または超えることができる」としています。

また、中国のAIスタートアップDeepSeekは2025年1月にDeepSeek-R1を発表しました。このモデルは当時のAI市場の主要な話題の一つとなりました。