리우데자네이루 시 정부가 공개한 'Rio-3.5-Open-397B' 모델이 독자적인 개발 결과물이 아니라 기존 모델들을 허가 없이 결합한 것이라는 논란에 휩싸였다. Nex-AGI 연구진은 2026년 6월 14일, 해당 모델이 자사의 독점 모델인 'Nex'와 기반 모델인 'Qwen3.5-397B-A17B'를 0.6 대 0.4의 가중치로 혼합한 형태라고 밝혔다. 개발진은 시의 기술 기관인 IplanRIO가 독자적으로 모델을 학습시켰다는 증거를 발견하지 못했다고 덧붙였다.

Nex-AGI가 제시한 증거에 따르면, '당신은 리우(You are Rio)'라는 시스템 프롬프트를 제거했을 때 모델은 79%의 확률로 스스로를 'Nex-AGI의 Nex'라고 지칭했다. 반면 'Rio'라고 답하는 경우는 0%였다. 또한, 모델은 Nex 조직 고유의 배경 이야기를 그대로 읊는 것으로 나타났다.

기술적 분석 결과, Rio 모델의 모든 가중치 텐서는 네트워크의 60개 층 전반에서 0.6/0.4 비율의 Nex-Qwen 보간법(interpolation)과 일치했다. 연구진은 일반적인 Fine-tuning 과정으로는 이러한 특정 수학적 가중치 분포를 설명할 수 없으며, 이는 명백한 직접 결합의 증거라고 강조했다.

리우데자네이루 시 정부가 공개한 'Rio-3.5-Open-397B' 모델이 독자적인 개발 결과물이 아니라 기존 모델들을 허가 없이 결합한 것이라는 논란에 휩싸였다. Nex-AGI 연구진은 2026년 6월 14일, 해당 모델이 자사의 독점 모델인 'Nex'와 기반 모델인 'Qwen3.5-397B-A17B'를 0.6 대 0.4의 가중치로 혼합한 형태라고 밝혔다. 개발진은 시의 기술 기관인 IplanRIO가 독자적으로 모델을 학습시켰다는 증거를 발견하지 못했다고 덧붙였다.

Nex-AGI가 제시한 증거에 따르면, '당신은 리우(You are Rio)'라는 시스템 프롬프트를 제거했을 때 모델은 79%의 확률로 스스로를 'Nex-AGI의 Nex'라고 지칭했다. 반면 'Rio'라고 답하는 경우는 0%였다. 또한, 모델은 Nex 조직 고유의 배경 이야기를 그대로 읊는 것으로 나타났다.

기술적 분석 결과, Rio 모델의 모든 가중치 텐서는 네트워크의 60개 층 전반에서 0.6/0.4 비율의 Nex-Qwen 보간법(interpolation)과 일치했다. 연구진은 일반적인 Fine-tuning 과정으로는 이러한 특정 수학적 가중치 분포를 설명할 수 없으며, 이는 명백한 직접 결합의 증거라고 강조했다.