里约热内卢建立了一个击败 DeepSeek 的人工智能模型，但它是基于其他人的工作

里约热内卢的 IplanRIO 于 6 月 13 日发布了 Rio 3.5。该市的 IT 机构称其为前沿级模型：拥有 3970 亿个参数，具有宽松的开源许可证，由南半球某个城市的市政府建造。

Rio 3.5 的发布时机非常完美：巴西正在踢世界杯揭幕战，社交媒体已经火了。关于它的评论迅速从巴西传播到其他地方。

但就在它引起关注的同时，关于该模型到底是谁创建的问题也出现了争议。

原始模型卡将 Rio 3.5 描述为阿里巴巴开放基础模型 Qwen 3.5 397B 的后训练，并在顶部添加了一个名为 SwiReasoning 的新推理层。据报道，开发成本为 50 万雷亚尔（力拓并未证实这一点），即近 10 万美元，比同等的现成人工智能系统便宜大约 30 倍。

该架构是专家混合的，这意味着 3970 亿个参数中只有大约 170 亿个参数会在任何给定的代币上触发。这使得推理比标题大小所暗示的更便宜。该模型还支持视觉和文本，处理十多种语言，并在完全开放的 MIT 许可证下发布。

SwiReasoning 是技术核心。它是一个无需训练的推理框架，可以在两种模式之间动态切换。当模型对下一个单词（概率分布中的熵较低）有信心时，它会用简单的语言进行推理。当不确定时，它会转向潜在推理，在隐藏的内部状态中思考而不发出令牌。 IplanRIO 表示，Rio 3.5 经过专门训练来利用这一点，并且收益体现在基准数据中。

自我报告的数字引人注目。 Terminal-Bench 2.1（衡量自主终端命令执行情况，以通过任务的百分比进行评分）在 Rio 3.5 中的得分为 70.8%，超过了 Qwen 3.7 Plus 的 70.3% 和强大的 DeepSeek v4 Pro 的 67.9%。

在数学奥林匹克基准测试 IMOAnswerBench 上，Rio 3.5 的正确率达到 89.5%。在 HLE（人类的最后一次考试）中，几乎无解的多领域专家组得分为百分比 - Rio 3.5 达到 36.5%，领先于 Qwen 3.7 Plus 的 34.7%。

市政府在最有意义的质量基准上击败了最重要的旗舰车型：这是一个广为流传的标题，尤其是在里约热内卢市长发布推文之后。

“去年在里约热内卢训练并由[里约市政府]公开资助的开放人工智能模型刚刚超越了所有其他模型，”Eduardo Cavaliere 写道。 “今天，全世界都在谈论在里约训练的开放人工智能模型。”

然后 Nex 出现了

“在里约训练”被证明并不完全准确。

Nex-AGI，一个总部位于上海的开源人工智能联盟，在发布后 X 天发布。开场白：“Rio 3.5 模型本周在互联网上引起了轰动。情节扭曲？本质上是我们的开源模型 Nex N2 Pro，戴着不同的帽子。”

他们分析了权重。 数学是准确的：Rio 3.5 ≈ 0.6 × Nex N2 Pro + 0.4 × Qwen 3.5。随后是验证脚本和完整的 GitHub 报告。

证据分为两部分。

首先，行为。 Nex 从部署的模型中剥离了硬编码的“You are Rio”系统提示，并向其发送了 120 个身份问题。 Nex 报告称，在没有面罩的情况下，该模型在 79.2% 的情况下称自己为“Nex，来自 Nex-AGI”。它在 0% 的时间里称自己为“Rio”。 Nex表示，该模型还逐字叙述了该公司的具体背景故事，提到了“上海创新院”和“大模型生态系统联盟”。这是 Nex 自己的训练数据，出现在其他人的模型中。

第二，数学。在真正的权重合并中，新模型中的每个参数都位于两个源模型之间的直线上。 Nex 测量了所有 60 层的共线性。结果为 0.993。同一参数空间中的两个不相关模型偶然得分接近于零。每一层达到 0.993 并不是巧合。混合比保持在α ≈ 0.571，稳定至小数点后三位。

基本上，近 60% 是 Nex，其余的是基本 Qwen 模型。

“Rio 中的每个权重张量，对于数千个标准差来说，都是 Nex 和 Qwen 的相同 0.6/0.4 混合——跨越所有 60 层和网络的每个组件，”Nex 写道。 “没有任何无辜的解释。”

这些数字还讲述了一个更安静的故事。 Nex N2 Pro 于 Rio 3.5 发布前几天发布，在 Terminal-Bench 2.1 上得分为 75.3%，高于 Rio 的 70.8%。在 GDPval（一种 Elo 式评级的经济预测基准）上，Nex 为 1,585，而 Rio 为 1,533。如果 Rio 的 Nex 比例为 60%，那么您预计它在 Nex 自己的基准测试中的得分会低于 Nex。确实如此。

来源：Nex 生态系统

IplanRIO 响应

IplanRIO更新了Hugging Face模型卡——基准表下降，归因发生变化。

“该模型是通过合并 nex-agi/Nex-N2-Pro 和 Qwen/Qwen3.5-397B-A17B 构建的，之后是从更强大的模型中进行按策略蒸馏”，更新后的自述文件说道。 “我们在之前的版本中检测到上传错误，上传的是基础合并版本而不是最终的蒸馏模型。对于造成的混乱，我们深表歉意，并深表歉意。”

IplanRIO 尚未发表其他公开声明。 Nex 现已入账。

“上传不正确”的解释是关键主张。 IplanRIO 表示，预期的版本是合并基础的精炼版本，而不是原始合并本身。策略蒸馏意味着更强大的教师模型会生成输出，而学生则在这些输出上进行训练，同时也生成自己的输出。它比原始合并更昂贵，但仍然比从头开始训练便宜。如果这一步是真实的，那么它至少代表了合并之上的一些原创工作。

根据 IplanRIO 的说法，实际发货的是合并后的底座，上面什么都没有。

社区观察家对于这意味着什么存在分歧。技术评论员 Rafael Quintanilha 给出了慈善读物：由于 Nex N2 Pro 本身就是基于 Qwen 构建的，因此该团队可能已经信任了底层架构并将其留在那里。他还指出，该模型在世界杯比赛期间走红，“不一定‘适合公众消费’。”

开发者兼人工智能 YouTuber Lucas Montano 指出，“合并两个 ~400B 级模型，然后应用策略蒸馏并非易事”，同时承认存在技术错误和沟通故障。

人工智能研究员迭戈·安布罗西奥就没那么慷慨了。最初的发布将 Rio 3.5 描述为“自主后训练和专有微调”的结果——框架暗示了原创研究，而不是合并。

合法吗？是的。道德吗？嗯...

模型合并是完全合法的。 Nex N2 Pro 是 Apache 2.0 — 只要您认可它，您就可以使用它、修改它并重新分发它。 Qwen 3.5 也是公开许可的。没有人会上法庭。在这里。

问题在于将输出呈现为独立开发的作品，而没有命名所有源模型。开源社区以前就见过这种情况。今年早些时候，Cursor 的 Composer 2 被发现是在 Moonshot 的 Kimi K2.5 上构建的，但没有透露。强烈的反对来得很快，而且声名狼藉——没有律师，只有屏幕截图。

基于现有开放模型进行构建是正常的。正如 Decrypt 所介绍的，堆叠和合并开放权重实际上是它自己的亚文化。规范不是“不要建立在别人的工作之上”。标准是：说出你用过的东西。

让这件事比典型的归因失误更响亮的是机构包装。匿名开发商以自己的名义发布 Frankenmerge 是一回事。世界杯期间，市政府利用它来宣称公共部门的人工智能主权是另一个例子。 “这是一种资源浪费，”一位巴西评论员写道。

Nex 并没有让它成为一场战争。该公司 在 X 上写道：“我们很荣幸里约市利用我们的工作实现了 SOTA 性能。” “但在开源世界中，归属很重要。”

IplanRIO 正在努力上传经过修正、精炼的模型，并具有完整的归属信息。当它落地时，相同的检查将再次运行 - 社区将查明蒸馏是否实际上改变了任何东西，或者它是否仍然主要是具有不同系统提示的 Nex。