O Rio 3.5 Open 397B foi apresentado pela IplanRio como um modelo de IA do município, mas a versão publicada no Hugging Face era uma fusão preliminar de Nex-N2 Pro e Qwen 3.5. A empresa reconheceu o envio incorreto. Em 16 de julho de 2026, a página oficial ainda dizia que a versão final refinada seria reenviada.
O caso não é apenas uma discussão sobre nomes. Ele envolve três questões diferentes: como o modelo foi construído, o que a documentação inicial dizia e qual arquivo estava realmente disponível para verificação. A versão antiga deste artigo não explicava nenhuma delas; mencionava apenas um “erro” sem identificar o Rio 3.5 Open ou o estado atual do repositório.
O que aconteceu com o Rio 3.5 Open?
| Etapa | O que ocorreu | Por que importa |
|---|---|---|
| Abril de 2026 | A iniciativa foi apresentada no III Ciclo do Sandbox.Rio | O projeto entrou no debate de soberania tecnológica municipal |
| 12 de junho | O Rio 3.5 Open 397B foi publicado no Hugging Face com benchmarks de alto desempenho | A documentação sugeria pós-treinamento sobre Qwen 3.5 |
| 14 de junho | A Nex-AGI publicou uma análise dos pesos e apontou uma combinação aproximada de 60% Nex-N2 Pro e 40% Qwen | A origem Nex não estava clara na apresentação inicial |
| Após a crítica | A página passou a creditar Nex e Qwen; a IplanRio atribuiu o caso ao envio de uma versão preliminar | Os resultados iniciais não podem ser tratados como prova da versão refinada |
| 16 de julho | O card oficial ainda informa que a versão final será reenviada | O desfecho técnico continua pendente |
Qual foi o erro admitido pela IplanRio?
Segundo a explicação incorporada ao próprio card do modelo, o projeto combinava Nex-N2 Pro e Qwen 3.5 e depois passaria por destilação on-policy com um modelo mais forte. O arquivo publicado, porém, teria sido a fusão-base anterior a essa etapa, não a versão final destilada. A organização pediu desculpas e afirmou que trabalhava para reenviar o modelo correto.
A alegação é verificável no histórico público: um commit de 14 de junho alterou o README para citar a fusão com Nex e Qwen e registrar o upload incorreto. A questão que permanece é operacional. Sem o checkpoint final, hashes, relatório de treino e avaliações reproduzíveis, terceiros não conseguem confirmar o refinamento descrito.
O modelo final já está disponível?
Não há evidência pública suficiente para dizer que o reenvio final foi concluído. Na checagem de 16 de julho, o branch principal do repositório exibia o card, arquivos de configuração, tokenizador e um índice de pesos, mas não listava os shards .safetensors correspondentes. O próprio texto oficial continuava no futuro: a equipe dizia estar trabalhando para reenviar o modelo correto.
Isso também exige cautela com tutoriais automáticos do Hugging Face. A página pode mostrar comandos de Transformers, vLLM ou Docker com base nos metadados do repositório, mas esses exemplos não provam que todos os arquivos necessários ao carregamento estejam presentes. Antes de reservar infraestrutura para um modelo de aproximadamente 397 bilhões de parâmetros, confirme a listagem de arquivos e um commit imutável.
Foi plágio ou apenas model merge?
Uma fusão de modelos não é, por si só, prova de plágio. Nex-N2 Pro e Qwen 3.5 declaram licença Apache 2.0 em suas páginas oficiais, e model merge é uma técnica conhecida. O problema documentado foi a divergência entre a origem percebida, a atribuição inicial e os pesos publicados. A Nex-AGI afirmou ter encontrado a mesma proporção de mistura em todas as camadas e respostas que preservavam a identidade Nex quando o prompt de sistema era retirado.
Por isso, a formulação mais precisa é: houve uma acusação técnica de omissão de proveniência, seguida do reconhecimento de um upload incorreto e da atualização dos créditos. Chamar o episódio de “plágio comprovado” ou, no extremo oposto, de mero detalhe sem consequência ultrapassa o que os registros públicos demonstram.
Quanto custou e o que deve ser auditado?
O custo total informado pelo município foi de R$ 500 mil, segundo a reportagem do Tecnoblog. Para avaliar o retorno, não basta comparar esse valor ao custo de executar um merge. O escopo pode incluir equipe, infraestrutura, experimentação e pós-treinamento. O que falta para uma prestação de contas técnica completa é separar essas parcelas e publicar evidências de cada entrega.
- origem e licença de todos os checkpoints usados;
- hashes e tags imutáveis da versão anunciada;
- método, dados e custo computacional do pós-treinamento;
- scripts, datasets e condições dos benchmarks;
- limitações, riscos e comparação com os modelos-base;
- registro do incidente e medidas para impedir novo upload incorreto.
O nosso prisma
O aprendizado mais útil não é rejeitar projetos públicos de IA nem aceitar seus benchmarks sem revisão. Open weights tornam a auditoria possível. Um projeto municipal ganha credibilidade quando transforma essa auditoria em processo: proveniência, versões reproduzíveis, resultados verificáveis e correção pública do incidente.
Fontes: card oficial do Rio 3.5 Open · commit de correção do README · análise técnica da Nex-AGI · contexto e custo informado ao Tecnoblog
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