El escándalo del LLM 'made in Río': la ciudad presentó como propio un modelo que era 60% Nex y 40% Qwen
La prefeitura de Río de Janeiro presentó Rio-3.5-Open-397B como un modelo de lenguaje entrenado por su agencia tecnológica IplanRIO. Nex-AGI, la startup creadora del modelo Nex-N2, desmontó la farsa en 24 horas con dos pruebas independientes que no dejan lugar a dudas.
En resumen
- La prefeitura de Río de Janeiro presentó Rio-3.5-Open-397B como un LLM entrenado por su agencia IplanRIO. Nex-AGI demostró con dos pruebas independientes que es una copia directa.
El 14 de junio de 2026, la prefeitura de Río de Janeiro anunció con bombo y platillo su "modelo de IA soberano": Rio-3.5-Open-397B, un LLM de 397.000 millones de parámetros supuestamente entrenado desde cero por IplanRIO, la agencia de tecnología municipal. La presentación hablaba de "soberanía tecnológica" y "desarrollo local". Sonaba bien. Demasiado bien.
En menos de 24 horas, Nex-AGI —el equipo detrás del modelo Nex-N2, un modelo agéntico lanzado apenas unas semanas antes— publicó un análisis forense en GitHub que dejaba claro que el modelo de Río no era más que una combinación lineal de pesos entre su propio Nex-N2 y Qwen3.5-397B, el modelo de Alibaba. Sin entrenamiento. Sin nada original.
El repositorio de la prefeitura ya no existe. Cuando intentas acceder a github.com/prefeitura-rio/Rio-3.5-Open-397B, GitHub devuelve un 404. Lo borraron o lo hicieron privado en cuestión de horas.
La prueba 1: el modelo se delata a sí mismo
El equipo de Nex-AGI descubrió que el modelo de Río incluía un system prompt hardcodeado que le ordenaba identificarse como "Rio, un asistente de IA desarrollado por IplanRIO". Sin ese prompt forzado, la cosa cambiaba radicalmente.
Le hicieron 120 preguntas de identidad al modelo sin el system prompt. Los resultados fueron demoledores:
- Se identificó como "Nex" el 79% de las veces
- Se identificó como "Rio" el 0% de las veces
- En varias respuestas, recitó palabra por palabra la historia corporativa de Nex-AGI, una narrativa interna que no está en ningún dataset público
Como bien señaló el equipo de Nex: un modelo original no necesita que le ordenes cómo llamarse. Si tienes que forzar la identidad con un prompt, es que la identidad no está en los pesos.
La prueba 2: la evidencia matemática
La segunda prueba es más técnica pero igual de contundente. Nex-AGI analizó los tensores de pesos de Rio-3.5-Open-397B y encontró que cada tensor, en cada una de las 60 capas del modelo, equivale exactamente a la combinación 0.6 × Nex-N2 + 0.4 × Qwen3.5-397B.
No es una similitud. Es una coincidencia matemática perfecta hasta miles de desviaciones estándar. Otros fine-tunes no pueden explicarse como interpolaciones lineales — este sí. No hay margen para el error ni para la casualidad.
Un comentarista de Hacker News, hintymad, lo resumió con ironía: "Me parece fascinante lo robustos que son los modelos actuales. Una simple combinación lineal de cada peso no degradó el rendimiento, lo mejoró."
287 puntos en Hacker News y 151 comentarios
La historia explotó en Hacker News, donde acumuló 287 puntos y 151 comentarios en menos de 10 horas. Las reacciones en GitHub tampoco se quedaron cortas: 37 👍, 77 😄 y 85 👀 en el issue original.
El sentimiento general en los comentarios oscilaba entre la incredulidad y la sorna. Varios desarrolladores brasileños expresaron vergüenza ajena. Otros señalaron lo predecible del desenlace: ningún gobierno municipal tiene la capacidad de entrenar un modelo de 397B parámetros desde cero. El coste computacional de semejante entrenamiento se mide en decenas de millones de dólares.
Qué es Nex-N2 y por qué esto importa
Nex-N2 es un modelo agéntico de la startup Nex-AGI, lanzado a principios de junio de 2026. Incorpora lo que llaman "Agentic Thinking": un framework que unifica razonamiento, uso de herramientas y ejecución en entornos reales en un solo bucle cerrado. No es un modelo de chat genérico — está diseñado para tareas complejas de código y automatización.
El hecho de que IplanRIO eligiera precisamente este modelo para su "copia" tiene su lógica: Nex-N2 estaba fresco, era potente y acababa de salir en OpenRouter. Lo que no esperaban es que el equipo de Nex-AGI hiciera ingeniería inversa en horas.
Personalmente, lo que más me llama la atención no es el plagio en sí —en el mundo open source los merges de modelos son pan de cada día— sino la presentación institucional como desarrollo propio. No es un aficionado en HuggingFace haciendo un merge por diversión. Es un gobierno municipal presentándolo como logro tecnológico ante los medios.
El caso deja varias lecciones. La primera: en 2026, pretender que has entrenado un LLM desde cero cuando solo has hecho un merge de pesos es técnicamente imposible de ocultar. Las herramientas de análisis forense de modelos son cada vez más accesibles. La segunda: la comunidad open source actúa como un sistema inmune — si alguien intenta colar un modelo ajeno como propio, la verificación llega en horas, no en semanas.
Río de Janeiro tendrá que dar explicaciones. Mientras tanto, el repo ha desaparecido de GitHub y el silencio institucional es total.