里约热内卢市的IT公司IplanRIO推出了Rio 3.5 Open 397B，作为一个开放的AI模型，使用公共资金训练，并在多个基准测试中超越了DeepSeek V4 Pro和Qwen 3.7 Plus。然而，一天后，AI开发者Nex的团队表示，该工具看起来像是Nex-N2-Pro和Qwen3.5-397B-A17B的直接合并。
在这些声明之后，IplanRIO在Hugging Face上更新了Rio 3.5 Open 397B的卡片。新的描述指出，该模型是通过合并Nex-N2-Pro和Qwen3.5-397B-A17B构建的，并随后从一个更强大的模型中进行蒸馏。
Rio 3.5的展示方式
IplanRIO于2026年6月13日在Hugging Face上发布了Rio 3.5 Open 397B，采用MIT许可证。原始描述称该项目为“前沿级别”的通用AI系统，并指出该模型是在Qwen3.5-397B-A17B的基础上进行微调的。
规格提到3970亿个参数，其中在处理每个token时激活17亿个。该架构称为专家混合（Mixture-of-Experts，MoE）：模型并不是一次性使用所有参数，而是仅使用一部分专门的模块。
IplanRIO还声称具有101万个token的上下文窗口，并使用SwiReasoning。在项目描述中，该框架被呈现为在显式和潜在推理模式之间切换模型的机制。
项目卡的第一个版本引用了测试结果，根据这些结果，Rio 3.5 超过了 Qwen 3.7 Plus 和 DeepSeek V4 Pro。在 Terminal-Bench 2.1 中，该模型得分为 70.8%，而 Qwen 3.7 Plus 为 70.3%，DeepSeek V4 Pro 为 67.9%。在 Humanity’s Last Exam 中，该数字为 36.5%，而 Qwen 3.7 Plus 为 34.7%，在 IMOAnswerBench 中为 89.5%。
发布后，里约热内卢市市长爱德华多·卡瓦列里在 X 上写道，一个用公共资金在里约训练的开放 AI 模型已经 "超越了所有其他模型"。
Nex 的声明
6月14日，Nex 在 GitHub 的 Nex-N2 仓库中开了一个问题。该公司表示，Rio 3.5 Open 397B 被呈现为原始的 IplanRIO 模型，但其权重看起来像是 Nex-N2-Pro 和 Qwen3.5-397B-A17B 的直接元素级合并。
根据 Nex 的估计，Rio 3.5 由大约 60% 的 Nex-N2-Pro 和 40% 的 Qwen3.5-397B-A17B 组成。该公司声称没有发现 IplanRIO 独立训练的迹象。
Nex 提出了两个论点。在去掉 "You are Rio" 系统提示后，该模型根据公司说法，在 79% 的回答中自称为 "Nex, from Nex-AGI"，而从未自称为 Rio。Nex 还表示，Rio 的每个权重张量在模型的所有 60 层中都重复了 Nex 和 Qwen 之间的 0.6/0.4 比例。
"对此没有无辜的解释，" Nex 的声明中说。
在一篇单独的帖子中，该公司更简单地提出了这一主张：Rio 3.5 本质上是 Nex 的开源 N2 Pro 模型 "以不同的包装形式"。
为什么基准测试引发了质疑
Decrypt指出，Nex-N2-Pro在自己的测试中显示出比原始卡片中的Rio 3.5更高的结果。Hugging Face上Nex-N2-Pro的描述在Terminal-Bench 2.1中列出了75.3%，而Rio 3.5为70.8%。在GDPval上，Nex模型得分1585分，而Rio为1533分。
正如该媒体指出的，如果Rio确实是Nex-N2-Pro和Qwen3.5-397B-A17B的混合体，那么与Nex相比，其较弱的结果看起来是可以预期的。同时，Rio 3.5的基准测试结果在卡片更新后被从主要描述中删除。
IplanRIO的回应
在这些声明之后，IplanRIO在Hugging Face上更改了模型的README。当前版本声明，Rio 3.5 Open 397B是通过合并Nex-N2-Pro和Qwen3.5-397B-A17B构建的，然后进行了蒸馏。
蒸馏是一种训练方法，其中一个模型采用更强模型的行为。在这种情况下，IplanRIO声称它本应发布的不是基础版本，而是最终的蒸馏模型。
“我们对造成的困惑表示遗憾并道歉，”更新后的README中写道。
团队还报告说，他们正在努力重新上传正确的模型。在发布时，除了更新的README，IplanRIO没有提供单独的详细公开评论。
争议的内容是什么
使用开放模型本身并不构成违规。Nex-N2-Pro 在 Apache 2.0 许可证下发布，Qwen3.5-397B-A17B 也作为开放模型可用。这些许可证允许在条款的规定下使用、修改和分发模型。
争议源于 Rio 3.5 的展示。原始卡片给人一种独立开发和基于 Qwen3.5-397B-A17B 进行微调的印象，但并未将 Nex-N2-Pro 列为来源之一。在开源社区，这被视为透明度问题。合并开放权重、微调和蒸馏已成为常见做法，但开发者被期望披露源模型和第三方团队的贡献。
早些时候，阿里巴巴展示了一系列“混合”人工智能模型 Qwen3，这些模型“能够匹配或在某些情况下超越”谷歌和 OpenAI 的最佳解决方案。
提醒一下，中国人工智能初创公司 DeepSeek 于 2025 年 1 月推出了 DeepSeek-R1。该模型成为当时人工智能市场的主要事件之一。
来源：ForkLog
