Скандал с Rio 3.5: Муниципальная ИИ-модель оказалась "сборкой" из открытых компонентов
Муниципальная IT-компания Рио-де-Жанейро IplanRIO оказалась в центре неоднозначной ситуации после презентации своей открытой ИИ-модели Rio 3.5 Open 397B. Заявленная как прорыв, обученный на государственные средства и превосходящий таких гигантов, как DeepSeek V4 Pro и Qwen 3.7 Plus, модель уже через день столкнулась с серьезными обвинениями в отсутствии оригинальности.
Команда разработчиков Nex, авторитетный игрок в сфере ИИ, заявила, что веса Rio 3.5 представляют собой прямое поэлементное слияние двух известных open-source моделей: их собственной Nex-N2-Pro и Qwen3.5-397B-A17B от Alibaba. По оценке Nex, пропорция составила 60% и 40% соответственно. В качестве доказательства они привели два факта: после удаления системного промпта модель в 79% случаев идентифицировала себя как "Nex", а анализ тензоров весов показал идентичную пропорцию во всех 60 слоях.
От громких заявлений к тихому признанию
Первоначальная карточка модели на Hugging Face была полна амбиций. Утверждалось, что Rio 3.5 — это ИИ-система "передового уровня" с архитектурой Mixture-of-Experts (MoE) на 397 млрд параметров (из которых 17 млрд активны на токен), контекстным окном в 1,01 млн токенов и собственным фреймворком рассуждений SwiReasoning. Мэр Рио-де-Жанейро даже поспешил объявить об "успехе" в соцсетях, заявив, что модель "превзошла все остальные".
Однако под давлением неопровержимых доказательств от Nex, IplanRIO была вынуждена обновить описание модели. В текущей версии README на Hugging Face прямо указано, что Rio 3.5 построена именно через слияние Nex-N2-Pro и Qwen3.5-397B-A17B с последующей дистилляцией. Команда принесла извинения за "путаницу" и пообещала загрузить корректную, самостоятельно обученную версию.
Анализ ситуации: Прозрачность прежде всего
Сам по себе факт использования открытых моделей для создания новых — не нарушение. Лицензии Apache 2.0 и MIT, под которыми распространяются исходные компоненты, это допускают. Проблема кроется в подаче. IplanRIO создала впечатление, что провела масштабную самостоятельную работу по обучению с нуля, в то время как на деле выполнила слияние и, вероятно, минимальное дообучение. Это подрывает доверие к проекту и вызывает вопросы к эффективности расходования бюджетных средств.
Этот инцидент — яркий пример того, как в современном мире ИИ, где open-source модели становятся строительными блоками, прозрачность и честное указание источников имеют первостепенное значение. Гонка за громкими заголовками не должна затмевать фундаментальные принципы академической и инженерной этики.