Rio 3.5 Open 397B fue presentado por IplanRio como un modelo de IA municipal, pero la versión publicada en Hugging Face era una fusión preliminar de Nex-N2 Pro y Qwen 3.5. La empresa reconoció el envío incorrecto. El 16 de julio de 2026, la página oficial todavía decía que la versión final refinada sería publicada nuevamente.
El caso no es solo una discusión de nombres. Involucra tres cuestiones distintas: cómo se construyó el modelo, qué afirmaba la documentación inicial y qué archivo estaba realmente disponible para verificación. La versión anterior de este artículo no explicaba ninguna; mencionaba solamente un “error” sin identificar Rio 3.5 Open ni el estado actual del repositorio.
¿Qué pasó con Rio 3.5 Open?
| Etapa | Qué ocurrió | Por qué importa |
|---|---|---|
| Abril de 2026 | La iniciativa fue presentada en el III Ciclo de Sandbox.Rio | El proyecto entró en el debate de soberanía tecnológica municipal |
| 12 de junio | Rio 3.5 Open 397B fue publicado en Hugging Face con benchmarks de alto rendimiento | La documentación sugería postentrenamiento sobre Qwen 3.5 |
| 14 de junio | Nex-AGI publicó un análisis de los pesos y señaló una mezcla aproximada de 60% Nex-N2 Pro y 40% Qwen | El origen Nex no estaba claro en la presentación inicial |
| Después de las críticas | La página pasó a acreditar a Nex y Qwen; IplanRio atribuyó el caso al envío de una versión preliminar | Los resultados iniciales no prueban la versión refinada |
| 16 de julio | La ficha oficial todavía informa que la versión final será publicada nuevamente | El desenlace técnico sigue pendiente |
¿Cuál fue el error admitido por IplanRio?
Según la explicación incorporada a la ficha oficial, el proyecto combinaba Nex-N2 Pro y Qwen 3.5 y después pasaría por destilación on-policy con un modelo más fuerte. Sin embargo, el archivo publicado habría sido la fusión base anterior a esa etapa, no la versión final destilada. La organización se disculpó y afirmó que trabajaba para publicar de nuevo el modelo correcto.
La alegación puede seguirse en el historial público: un commit del 14 de junio modificó el README para citar la fusión de Nex y Qwen y registrar el upload incorrecto. La cuestión pendiente es operativa. Sin el checkpoint final, hashes, informe de entrenamiento y evaluaciones reproducibles, terceros no pueden confirmar el refinamiento descrito.
¿El modelo final ya está disponible?
No hay evidencia pública suficiente para afirmar que la publicación final se haya completado. En la revisión del 16 de julio, la rama principal mostraba la ficha, archivos de configuración, tokenizador y un índice de pesos, pero no enumeraba los shards .safetensors correspondientes. El propio texto oficial seguía hablando en futuro: el equipo decía trabajar para volver a publicar el modelo correcto.
Esto también exige cautela con los tutoriales automáticos de Hugging Face. La página puede mostrar comandos para Transformers, vLLM o Docker a partir de los metadatos, pero esos ejemplos no demuestran que estén presentes todos los archivos necesarios. Antes de reservar infraestructura para un modelo de aproximadamente 397 mil millones de parámetros, comprueba la lista de archivos y un commit inmutable.
¿Fue plagio o solamente model merge?
Una fusión de modelos no es, por sí sola, prueba de plagio. Nex-N2 Pro y Qwen 3.5 declaran licencia Apache 2.0 en sus páginas oficiales, y model merge es una técnica conocida. El problema documentado fue la diferencia entre el origen percibido, la atribución inicial y los pesos publicados. Nex-AGI afirmó haber encontrado la misma proporción de mezcla en todas las capas y respuestas que conservaban la identidad Nex cuando se retiraba el prompt del sistema.
La formulación precisa es esta: hubo una acusación técnica de omisión de procedencia, seguida del reconocimiento de un envío incorrecto y de la actualización de los créditos. Llamarlo “plagio comprobado” o, en el extremo opuesto, un detalle sin consecuencias va más allá de lo que demuestran los registros públicos.
¿Cuánto costó y qué debe auditarse?
El costo total informado por el municipio fue de R$ 500 mil, según Tecnoblog. Para evaluar el retorno no basta comparar esa cifra con el costo de ejecutar un merge. El alcance puede incluir equipo, infraestructura, experimentación y postentrenamiento. Una rendición de cuentas técnica completa debería separar esas partidas y publicar evidencia de cada entrega.
- origen y licencia de todos los checkpoints utilizados;
- hashes y etiquetas inmutables de la versión anunciada;
- método, datos y costo computacional del postentrenamiento;
- scripts, datasets y condiciones de los benchmarks;
- limitaciones, riesgos y comparación con los modelos base;
- registro del incidente y controles para evitar otro envío incorrecto.
Nuestro prisma
La lección útil no es rechazar proyectos públicos de IA ni aceptar sus benchmarks sin revisión. Los pesos abiertos permiten auditar. Un proyecto municipal gana credibilidad cuando convierte esa auditoría en proceso: procedencia, versiones reproducibles, resultados verificables y corrección pública del incidente.
Fuentes: ficha oficial de Rio 3.5 Open · commit de corrección del README · análisis técnico de Nex-AGI · contexto y costo informado a Tecnoblog
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