Rio de Janeiro a construit un modèle d'IA qui a surpassé DeepSeek, mais basé sur le travail d'autres personnes

Le 13 juin, IplanRIO de Rio de Janeiro a lancé Rio 3.5. L'agence technologique de la ville l'a qualifié de modèle de classe frontière : 397 milliards de paramètres, avec une licence open source permissive, développé par le gouvernement municipal d'une ville du Sud.

Le moment du lancement de Rio 3.5 était parfait : le Brésil jouait son match d'ouverture de la Coupe du Monde et les réseaux sociaux étaient déjà en feu. Les commentaires à ce sujet se sont rapidement répandus du Brésil vers le reste du monde.

Mais aussi vite que cela a attiré l’attention, un différend a éclaté quant à savoir qui avait exactement créé le modèle.

La carte de modèle originale décrivait Rio 3.5 comme une post-formation de Qwen 3.5 397B, le modèle de base ouvert d'Alibaba, avec une nouvelle couche de raisonnement appelée SwiReasoning ajoutée en haut. Le coût de développement a été estimé à 500 000 R$ (Rio n'a pas confirmé cela), soit près de 100 000 $, soit environ 30 fois moins cher que les systèmes d'IA équivalents disponibles sur le marché.

L'architecture est un mélange d'experts, ce qui signifie que seulement 17 milliards environ des 397 milliards de paramètres sont activés dans chaque jeton. Cela rend l’inférence plus économique que ne le suggère la taille globale. Le modèle prend également en charge la vision et le texte, gère plus d'une douzaine de langues et est distribué sous une licence MIT entièrement ouverte.

SwiReasoning est l'élément technique de base. Il s'agit d'un cadre d'inférence sans formation qui bascule dynamiquement entre deux modes. Lorsque le modèle est sûr du mot suivant (faible entropie dans la distribution de probabilité), il raisonne en langage naturel. En cas d’incertitude, il passe à un raisonnement latent, pensant aux états internes cachés sans émettre de jetons. IplanRIO a déclaré que Rio 3.5 a été spécifiquement formé pour tirer parti de cela et que les améliorations se reflètent dans les résultats du benchmark.

Les chiffres autodéclarés étaient frappants. Terminal-Bench 2.1, qui mesure l'exécution autonome des commandes du terminal, évaluée en pourcentage des tâches terminées, a obtenu 70,8 % pour Rio 3.5, battant Qwen 3.7 Plus avec 70,3 % et le puissant DeepSeek v4 Pro avec 67,9 %.

Sur IMOAnswerBench, une référence des Olympiades de mathématiques, avec un pourcentage de réponses correctes, Rio 3.5 a obtenu un score de 89,5 %. Au HLE – Humanity's Last Exam, une batterie d'experts multidisciplinaires presque insolubles a obtenu des scores en pourcentage : Rio 3.5 a obtenu un score de 36,5 %, devant les 34,7 % de Qwen 3.7 Plus.

Une municipalité qui surpasse les modèles phares les plus importants dans les critères de qualité les plus pertinents : tel a été le titre qui a fait la une, surtout après que le maire de Rio de Janeiro l'a posté sur Twitter.

« Un modèle d'IA ouvert formé à Rio et financé publiquement au cours de la dernière année par [el Municipio de Río] « Il a tout simplement surpassé tous les autres modèles », écrit Eduardo Cavaliere. « Aujourd'hui, le monde parle d'un modèle d'IA ouvert formé à Rio. »

Puis Nex est apparu

« Formé à Rio » s'est avéré pas tout à fait exact.

Nex-AGI, une alliance d'IA open source basée à Shanghai, publiée X jours après son lancement. Le message initial était direct : « Le modèle Rio 3.5 a pris d'assaut Internet cette semaine. La tournure inattendue ? Il s'agit essentiellement de notre modèle open source, Nex N2 Pro, qui porte un chapeau différent. »

Ils avaient analysé les poids. Le calcul était exact : Rio 3,5 ≈ 0,6 × Nex N2 Pro + 0,4 × Qwen 3,5. Un script de vérification et un rapport complet sur GitHub ont étayé les résultats.

Les preuves se sont présentées en deux parties.

Le premier était le comportement. Nex a supprimé l'invite système cryptée « Vous êtes Rio » du modèle affiché et lui a envoyé 120 questions d'identité. Sans le masque, Nex a rapporté que le modèle s'identifiait comme « Nex, de Nex-AGI » dans 79,2 % des cas. Il s'est identifié comme « Rio » exactement 0% du temps. Nex a également noté que le modèle récitait textuellement l'histoire de l'entreprise, mentionnant le « Shanghai Innovation Institute » et « une grande alliance d'écosystème modèle ». Il s'agit des propres données de formation de Nex, qui font surface dans le modèle d'une autre entreprise.

La seconde était les mathématiques. Dans une véritable combinaison de poids, chaque paramètre du nouveau modèle se situe sur une ligne droite entre les deux modèles sources. Nex a mesuré cette colinéarité sur les 60 couches. Le résultat était de 0,993. Deux modèles non liés dans le même espace de paramètres obtiennent par hasard un score proche de zéro. Atteindre 0,993 sur chaque couche n’est pas une coïncidence. Le rapport de mélange a été maintenu à α ≈ 0,571, stable à trois décimales près.

Fondamentalement, il s’agissait de près de 60 % de Nex, le reste étant le modèle de base Qwen.

« Chaque tenseur de poids à Rio est, à des milliers d'écarts types, le même mélange 0,6/0,4 de Nex et Qwen, sur les 60 couches et dans chaque composant du réseau », a écrit Nex. « Il n'y a pas d'explication innocente. »

Les chiffres racontent également une histoire plus calme. Nex N2 Pro, sorti quelques jours seulement avant Rio 3.5, a obtenu un score de 75,3 % dans Terminal-Bench 2.1, battant les 70,8 % de Rio. Dans GDPval, un indice de prévision économique évalué avec un système de notation de type Elo, Nex se situe à 1 585 contre 1 533 pour Rio. Si Rio est un Nex à 60 %, on pourrait s’attendre à ce qu’il obtienne à lui seul un score inférieur à Nex. Prochains benchmarks. Et c’est ce qui arrive.

IplanRIO répond

IplanRIO a mis à jour la fiche modèle dans Hugging Face : le tableau de benchmark a été supprimé et l'attribution a été modifiée.

« Le modèle a été construit en utilisant une combinaison de nex-agi/Nex-N2-Pro et Qwen/Qwen3.5-397B-A17B, précédée d'une distillation sur politique à partir d'un modèle plus puissant », indique le README mis à jour. « Nous avons détecté un téléchargement incorrect dans la version précédente, où la version de base combinée a été téléchargée au lieu du modèle final distillé. Nous regrettons la confusion et nous nous excusons sincèrement. »

Il n’y a eu aucune autre déclaration publique de la part d’IplanRIO. Nex reçoit désormais le crédit correspondant.

L’explication du « mauvais chargement » est l’argument central. IplanRIO affirme que la version prévue était une version distillée du mélange de base, et non du mélange brut. La distillation sur la politique implique qu'un modèle maître plus puissant génère des résultats, et que le modèle étudiant s'entraîne sur eux tout en générant également les siens. C'est plus cher qu'une combinaison brute, même si cela reste moins cher qu'une formation à partir de zéro. Si cette étape était réelle, elle représenterait au moins un travail original sur la combinaison.

Ce qui a été réellement publié, selon IplanRIO, c'est la base combinée sans rien sur le dessus.

Les observateurs de la communauté étaient divisés sur ce que cela implique. Le commentateur technique Rafael Quintanilha a proposé la lecture la plus bénigne : puisque le Nex N2 Pro est construit sur Qwen, l'équipe aurait pu créditer l'architecture sous-jacente et en rester là. Il a également noté que le modèle était devenu viral lors d'un match de Coupe du monde, « pas nécessairement » prêt à être consommé par le public « . »

Le développeur d'IA et YouTuber Lucas Montano a noté que « combiner deux modèles de classe ~ 400B, puis appliquer une distillation politique n'est pas trivial », bien qu'il ait reconnu à la fois une erreur technique et un échec de communication.

Le chercheur en IA Diego Ambrosio s’est montré moins condescendant. La version originale décrivait Rio 3.5 comme le résultat d'une « post-formation autonome et d'un réglage exclusif », un cadre qui suggérait une recherche originale et non une combinaison de modèles.

Légal? Oui. Éthique? Bien…

La combinaison de modèles est tout à fait légale. Nex N2 Pro est sous licence Apache 2.0 : il peut être utilisé, modifié et redistribué, à condition que son origine soit créditée. Qwen 3.5 est également sous licence ouverte. Personne n’ira au tribunal pour cela.

Le problème était de présenter le résultat comme un travail développé indépendamment sans nommer tous les modèles sources. La communauté open source l’a déjà vu. Plus tôt cette année, il a été découvert que Cursor's Composer 2 était construit sur le Kimi K2.5 de Moonshot sans aucune divulgation. La réaction a été rapide et digne de confiance : pas d’avocats, juste des captures d’écran.

S’appuyer sur des modèles ouverts existants est normal. Comme a couvert Décryptercombiner et fusionner des poids ouverts est pratiquement sa propre sous-culture. La règle n’est pas « de ne pas utiliser le travail d’autrui ». La règle est la suivante : dites ce que vous avez utilisé.

Ce qui a amplifié le bruit au-delà d’une erreur d’attribution typique, c’est le contexte institutionnel. Un développeur pseudonyme publiant une fusion de modèles sous son propre nom est une chose. Un gouvernement municipal qui l’utilise pour proclamer sa souveraineté dans l’IA du secteur public – pendant la Coupe du monde – en est un autre. « C'était un gaspillage de ressources », a écrit un commentateur brésilien sur X.

Nex n’a pas transformé l’affaire en guerre. « Nous sommes flattés que la ville de Rio ait utilisé notre travail pour atteindre des performances de pointe », a écrit la société dans X. « Mais dans le monde de l'open source, l'attribution est importante. »

IplanRIO travaille à la publication du modèle corrigé et distillé avec attribution complète. Lorsque cela se produit, les mêmes vérifications seront effectuées à nouveau – et la communauté découvrira si la distillation a réellement changé quelque chose, ou s'il s'agit toujours principalement de Nex avec une invite système différente.

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