IplanRIO's Rio 3.5 model expuesto como una mezcla de peso 60% Nex-AGI, 40% Qwen

Un modelo de IA respaldado por el gobierno brasileño, presentado como un avance latinoamericano de código abierto, resultó ser una mezcla de pesos de dos modelos existentes, lo que provocó una disculpa de su desarrollador en menos de 24 horas.

El modelo Rio-3.5-Open-397B, lanzado el 15 de junio por IplanRIO — el brazo de TI del gobierno municipal de Río de Janeiro — fue expuesto como una mezcla de pesos en una proporción aproximada de 60:40 entre Nex-N2-Pro de Nex-AGI y Qwen3.5-397B-A17B de Alibaba, en lugar de un desarrollo original. La revelación, publicada por el grupo de investigación de IA Nex-AGI en GitHub, mostró que el 79% de las respuestas del modelo se identificaban como "Nex de Nex-AGI" cuando se eliminaba su instrucción fija "Eres Río", sin que ninguna respuesta se identificara como Río.

"Descubrimos que, en las 60 capas, los tensores de pesos coincidían con una mezcla de 60% Nex-N2-Pro y 40% Qwen, con un grado de concordancia que no puede explicarse mediante un entrenamiento adicional típico", afirmó Nex-AGI en su análisis. "No se pudo encontrar evidencia de entrenamiento propietario".

IplanRIO había descrito inicialmente Rio 3.5 Open 397B como un modelo basado en Qwen3.5-397B-A17B de Alibaba con entrenamiento adicional, afirmando que superaba al Qwen subyacente en benchmarks de programación y matemáticas. El modelo atrajo rápidamente la atención como un contendiente de IA de código abierto latinoamericano antes de que surgiera el análisis. En respuesta, IplanRIO declaró que había realizado una "destilación en política" (on-policy distillation) — un proceso de mezclar modelos y entrenar con resultados de una IA más potente — y que el archivo cargado públicamente era una versión incompleta previa a la destilación, subida por error.

La controversia estalló menos de 24 horas después del debut del modelo en Hugging Face, cuando Nex-AGI publicó un análisis detallado de pesos que mostraba que la estructura interna del modelo era prácticamente indistinguible de una combinación lineal de sus dos predecesores. Dado que Nex-N2-Pro se basa también en la serie Qwen3.5, ambos modelos comparten arquitecturas lo suficientemente similares como para permitir la mezcla de pesos.

Desarrollar un modelo de lenguaje a gran escala desde cero requiere enormes cantidades de datos de entrenamiento y recursos informáticos de alto rendimiento, lo que convierte la fusión de modelos — una técnica que combina pesos aprendidos en proporciones específicas — en un atajo común. La afirmación de IplanRIO sobre la destilación en política representaría una vía de desarrollo legítima si se verificara, pero la empresa aún no ha publicado la versión posterior a la destilación que prometió.

El episodio daña la confianza en los modelos de código abierto recién promocionados de los mercados emergentes de IA. Para los inversores que siguen el sector de los LLM de código abierto, el incidente pone de relieve la brecha entre las capacidades declaradas y el rendimiento verificado, un riesgo que se aplica a todo el campo en rápida expansión de los proyectos institucionales y gubernamentales de IA. Qwen de Alibaba, ya una de las familias de modelos de código abierto más adoptadas a nivel mundial, ahora enfrenta el desafío de vigilar la reutilización comercial no autorizada de sus pesos, aunque el impacto financiero directo sobre Alibaba Group Holding Ltd. — que cotiza a aproximadamente 11 veces las ganancias proyectadas — es probablemente mínimo.

Este artículo es solo para fines informativos y no constituye asesoramiento de inversión.