Больше не нужно искать — необходимые
обучающие материалы и подсказки всегда под рукой

Вот перефразированная версия новости на русском языке:
Муниципальная IT-компания Рио-де-Жанейро IplanRIO представила открытую ИИ-модель Rio 3.5 Open 397B, обученную на государственные деньги. Заявлялось, что она превосходит DeepSeek V4 Pro и Qwen 3.7 Plus по ряду тестов. Однако на следующий же день компания-разработчик ИИ Nex заявила, что эта модель является прямым слиянием их собственной Nex-N2-Pro и Qwen3.5-397B-A17B.
После этих обвинений IplanRIO обновила описание модели на Hugging Face. Теперь там указано, что Rio 3.5 создана путем слияния Nex-N2-Pro и Qwen3.5-397B-A17B с последующей дистилляцией от более мощной модели.
Как представляли Rio 3.5
IplanRIO выложила Rio 3.5 Open 397B на Hugging Face 13 июня 2026 года под лицензией MIT. Изначально проект называли ИИ-системой общего назначения «передового уровня» и утверждали, что модель дообучена на базе Qwen3.5-397B-A17B.
В характеристиках указывалось 397 млрд параметров, из которых 17 млрд активируются при обработке каждого токена (архитектура Mixture-of-Experts). Также заявлялось контекстное окно на 1,01 млн токенов и использование фреймворка SwiReasoning.
В первой версии описания приводились результаты тестов, по которым Rio 3.5 обходила Qwen 3.7 Plus и DeepSeek V4 Pro. Например, на Terminal-Bench 2.1 модель набрала 70,8% против 70,3% у Qwen и 67,9% у DeepSeek.
После релиза мэр Рио-де-Жанейро Эдуардо Кавальери написал в X, что открытая ИИ-модель, обученная в Рио на государственные средства, «превзошла все остальные модели».
Что заявила Nex
14 июня Nex опубликовала обращение в своем репозитории на GitHub. Компания заявила, что Rio 3.5 Open 397B представлена как оригинальная модель IplanRIO, но ее веса выглядят как прямое поэлементное слияние Nex-N2-Pro и Qwen3.5-397B-A17B.
По оценке Nex, Rio 3.5 примерно на 60% состоит из Nex-N2-Pro и на 40% из Qwen3.5-397B-A17B. Компания утверждает, что не нашла признаков самостоятельного обучения IplanRIO.
Nex привела два аргумента: после удаления системного промпта «You are Rio» модель называла себя «Nex, from Nex-AGI» в 79% ответов, и каждый тензор весов Rio повторяет пропорцию 0,6/0,4 между Nex и Qwen во всех 60 слоях модели.
«Невинного объяснения этому нет», — говорится в заявлении Nex.
В отдельном посте компания сформулировала претензию проще: Rio 3.5, по сути, является open-source-моделью Nex N2 Pro «в другой обертке».
Почему бенчмарки вызвали вопросы
Decrypt обратил внимание, что Nex-N2-Pro в собственных тестах показывает более высокие результаты, чем Rio 3.5 в первоначальной карточке. В описании Nex-N2-Pro указано 75,3% на Terminal-Bench 2.1 против 70,8% у Rio 3.5. Как отметило издание, если Rio действительно является смесью моделей, то ее более слабые результаты выглядят ожидаемо. Сами бенчмарки Rio 3.5 убрали из основного описания после обновления карточки.
Как ответила IplanRIO
После претензий IplanRIO изменила README модели на Hugging Face. В актуальной версии указано, что Rio 3.5 Open 397B построена через слияние Nex-N2-Pro и Qwen3.5-397B-A17B, а затем прошла дистилляцию.
Дистилляция — метод обучения, при котором одна модель перенимает поведение более сильной модели. IplanRIO утверждает, что должна была опубликовать не базовую версию, а финальную дистиллированную модель.
«Мы сожалеем о путанице и приносим извинения», — говорится в обновленном README.
Команда также сообщила, что работает над повторной загрузкой корректной модели. Отдельного развернутого публичного комментария IplanRIO на момент публикации не было.
В чем суть спора
Использование открытых моделей само по себе не является нарушением. Nex-N2-Pro опубликована под лицензией Apache 2.0, а Qwen3.5-397B-A17B также доступна как открытая модель.
Спор возник из-за презентации Rio 3.5. Первоначальная карточка создавала впечатление самостоятельной разработки и дообучения на базе Qwen3.5-397B-A17B, но не указывала Nex-N2-Pro как один из источников. В open-source-сообществе это воспринимают как проблему прозрачности.
Ранее Alibaba представила семейство «гибридных» ИИ-моделей Qwen3, а китайский стартап DeepSeek представил DeepSeek-R1 в январе 2025 года.
Популярные лонгриды: