IplanRIO apresentou o modelo de IA aberto Rio 3.5 - ForkLog

# A IplanRIO apresentou o modelo de IA aberto Rio 3.5

A empresa municipal de TI do Rio de Janeiro, IplanRIO, apresentou o Rio 3.5 Open 397B como um modelo de IA aberto, treinado com fundos públicos e que supera o DeepSeek V4 Pro e o Qwen 3.7 Plus em várias métricas de referência. No entanto, um dia depois, a equipe de desenvolvimento de IA Nex afirmou que a ferramenta parecia uma fusão direta do Nex-N2-Pro e do Qwen3.5-397B-A17B.

Após as reclamações, a IplanRIO atualizou a ficha do Rio 3.5 Open 397B no Hugging Face. Na nova descrição, é mencionado que o modelo foi construído através da fusão do Nex-N2-Pro e do Qwen3.5-397B-A17B, com posterior destilação de um modelo mais forte.

Como foi apresentado o Rio 3.5

A IplanRIO publicou o Rio 3.5 Open 397B no Hugging Face em 13 de junho de 2026, sob licença MIT. Na descrição inicial, o projeto era referido como um sistema de IA de uso geral “de nível avançado” e indicava que o modelo foi ajustado com base no Qwen3.5-397B-A17B.

Nas especificações, mencionava-se que o modelo tinha 397 bilhões de parâmetros, dos quais 17 bilhões eram ativados ao processar cada token. Essa arquitetura é conhecida como Mixture-of-Experts (MoE): o modelo não usa todos os parâmetros de uma só vez, mas apenas uma parte de blocos especializados.

A IplanRIO também afirmava que o modelo tinha uma janela de contexto de 1,01 milhão de tokens e utilizava SwiReasoning. Na descrição do projeto, esse framework é apresentado como um mecanismo que alterna o modelo entre modos explícitos e implícitos de raciocínio.

Na primeira versão da ficha do projeto, eram apresentados resultados de testes nos quais o Rio 3.5 superava o Qwen 3.7 Plus e o DeepSeek V4 Pro. No Terminal-Bench 2.1, o modelo obteve 70,8%, contra 70,3% do Qwen 3.7 Plus e 67,9% do DeepSeek V4 Pro. No Humanity’s Last Exam, o resultado foi de 36,5% contra 34,7% do Qwen 3.7 Plus, e no IMOAnswerBench, 89,5%.

Fonte: DecryptApós o lançamento, o prefeito do Rio de Janeiro, Eduardo Cavaliere, escreveu no X que o modelo de IA aberto, treinado no Rio com fundos públicos, “superou todos os outros modelos”.

🇧🇷 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) 14 de junho de 2026

O que afirmou a Nex

Em 14 de junho, a Nex abriu uma reclamação no repositório Nex-N2 no GitHub. A empresa afirmou que o Rio 3.5 Open 397B foi apresentado como um modelo original da IplanRIO, mas seus pesos parecem uma fusão direta de Nex-N2-Pro e Qwen3.5-397B-A17B.

Segundo a Nex, o Rio 3.5 é composto aproximadamente por 60% de Nex-N2-Pro e 40% de Qwen3.5-397B-A17B. A empresa afirma não ter encontrado sinais de que a IplanRIO tenha feito um treinamento independente.

A Nex apresentou dois argumentos. Após remover o prompt de sistema “You are Rio”, o modelo, segundo a empresa, se autodenominava “Nex, from Nex-AGI” em 79% das respostas e nunca se chamou de Rio. Além disso, a Nex afirmou que cada tensor de peso do Rio reproduz a proporção de 0,6/0,4 entre Nex e Qwen em todas as 60 camadas do modelo.

“Não há uma explicação inocente para isso”, — afirma a Nex.

Em um post separado, a empresa resumiu a reclamação de forma mais simples: o Rio 3.5, na essência, é um modelo open-source da Nex N2 Pro “em uma embalagem diferente”.

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) 14 de junho de 2026

Por que as métricas geraram dúvidas

A Decrypt observou que a Nex-N2-Pro, em seus próprios testes, apresenta resultados mais altos do que o Rio 3.5 na ficha inicial. Na descrição do Nex-N2-Pro no Hugging Face, indicava-se 75,3% no Terminal-Bench 2.1, contra 70,8% do Rio 3.5. No GDPval, o modelo Nex obteve 1585 pontos, contra 1533 do Rio.

Como destacou a publicação, se o Rio realmente for uma mistura de Nex-N2-Pro e Qwen3.5-397B-A17B, seus resultados mais fracos em relação ao Nex são esperados. Além disso, as próprias métricas do Rio 3.5 foram removidas da descrição principal após a atualização da ficha.

Como respondeu a IplanRIO

Após as reclamações, a IplanRIO alterou o README do modelo no Hugging Face. Na versão atual, é indicado que o Rio 3.5 Open 397B foi construído através da fusão do Nex-N2-Pro e do Qwen3.5-397B-A17B, seguido de destilação.

A destilação é um método de treinamento em que uma modelo aprende a imitar o comportamento de uma mais forte. Nesse caso, a IplanRIO afirma que deveria ter publicado não a versão base, mas a versão final destilada.

“Lamentamos a confusão e pedimos desculpas”, — afirma o README atualizado.

A equipe também informou que está trabalhando para fazer o reupload da versão correta do modelo. Até o momento, não houve um comentário público separado da IplanRIO além do README atualizado.

Em que consiste a disputa

O uso de modelos abertos por si só não constitui violação. A Nex-N2-Pro foi publicada sob licença Apache 2.0, e o Qwen3.5-397B-A17B também está disponível como modelo aberto. Essas licenças permitem usar, modificar e distribuir os modelos, desde que cumpridas as condições.

A controvérsia surgiu em torno da apresentação do Rio 3.5. A ficha inicial dava a impressão de uma desenvolvimento próprio e de um ajuste com base no Qwen3.5-397B-A17B, mas não mencionava a Nex-N2-Pro como uma das fontes. No meio open-source, isso é visto como uma questão de transparência. A fusão de pesos abertos, o ajuste fino e a destilação são práticas comuns, mas espera-se que os desenvolvedores divulguem as fontes originais e a contribuição de equipes externas.

Anteriormente, a Alibaba apresentou a família de modelos híbridos Qwen3, que “podem competir ou superar em alguns casos” as melhores soluções do Google e da OpenAI.

Lembrando que, em janeiro de 2025, a startup chinesa de IA DeepSeek lançou o DeepSeek-R1, que se tornou um dos principais eventos do mercado de IA na época.