Um modelo de IA feita pela IplanRio, empresa de tecnologia vinculada à prefeitura do Rio de Janeiro, virou o centro de uma polêmica no segmento. A tecnologia foi liberada com desempenho surpreendente em testes de performance, mas os dados foram contestados e os desenvolvedores foram acusados de omissão.
O modelo em questão é o Rio 3.5 Open, LLM de código aberto construído com base no Qwen, uma IA open source feito por uma empresa chinesa. O lançamento surpresa chamou atenção nas redes sociais pelas boas notas em testes de benchmark, mas precisou ser alterado após repercussão negativa.
O Canaltech explica o ocorrido:
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- Por que o modelo chamou tanta atenção?
- Repercussão e acusação de plágio
- O que diz a IplanRio?
Por que o modelo chamou tanta atenção?
O Rio 3.5 Open foi divulgado sem muito alarde, mas aos poucos ganhou destaque nas redes sociais entre as comunidades que acompanham o mercado de IA.
Um dos motivos foi o desempenho em teste de benchmark divulgado pela empresa na plataforma Hugging Face: nele, o LLM carioca tinha desempenho similar ou superior a outros concorrentes como Qwen e DeepSeek, o que colocaria a IA como uma das melhores opções disponíveis no segmento de código aberto.
A medida chamou a atenção porque naquele momento a impressão era de que o Rio 3.5 poderia ser um modelo fundacional, com uma parte treinada "do zero" e feito por uma instituição vinculada à esfera pública.
Alibaba Qwen3.7 slowly fading into irrelevance at the frontier due to proprietary stance.
In it's place we have Minimax M3 and... *checks notes* Rio 3.5 397b, made by the municipal IT company of Rio de Janeiro's city government.https://t.co/JgIJYVhoEi pic.twitter.com/lVR83aAvPD
— 𝗭𝗲𝗻 𝗠𝗮𝗴𝗻𝗲𝘁𝘀 (@ZenMagnets) June 13, 2026
Repercussão e acusação de plágio
A polêmica começou a surgir ao analisar os dados de treinamento do Rio 3.5 Open. A documentação mencionava o uso do Qwen 3.5 como base, mas não citou o Nex-N2 Pro, desenvolvido pela chinesa Nex.
O problema é que a desenvolvedora do N2 Pro decidiu analisar a situação e descobriu que o LLM do Rio combinava os pesos do Qwen e da Nex. Além disso, a empresa revelou que a IA se identificava como feita pela Nex ao remover o prompt de sistema (conjunto de configurações que determina como uma IA deve responder).
Ou seja, no lugar de treinar um modelo por conta própria, a IplanRio combinou dois outros modelos diferentes e não informou o uso do N2 Pro durante o processo. A Nex criticou a omissão e a falta de atribuição, especialmente por se tratar de uma iniciativa de código aberto.
O modelo Rio 3.5 quebrou a internet esta semana. A reviravolta? Ele é essencialmente o nosso modelo open-source, Nex N2 Pro, usando outro chapéu.
🤯 Analisamos os pesos, e a receita é exata: Rio 3.5 ≈ 0.6 * Nex N2 Pro + 0.4 * Qwen 3.5 Ele até literalmente se apresenta como…
— Nex (@NexEcosystem) June 14, 2026
O que diz a IplanRio?
A IplanRio fez um comunicado nas redes sociais para informar que o material publicado no HuggingFace era uma versão preliminar e atribuir o uso do Nex-N2 Pro.
Procurada pelo Canaltech, a empresa afirmou que o caso ocorreu por uma falha humana e operacional na hora de publicar os arquivos no HuggingFace. A versão publicada ainda não tinha o processo de pós-treinamento e refinamento feito pela companhia, enquanto o envio da versão final deve acontecer em breve.
Confira a nota na íntegra:
"A IplanRio reitera que o ecossistema global de inteligência artificial baseia-se fundamentalmente na colaboração e no código aberto (open source). O desenvolvimento do projeto Rio 3.5 utiliza a técnica de fusão de pesos (model merge), combinando as arquiteturas públicas do Qwen 3.5 (Alibaba) e do Nex-N2 Pro (Nex-AGI). Ambas as tecnologias são regidas por licenças abertas que autorizam, incentivam e têm como propósito a modificação e o aprimoramento por terceiros. Essa abordagem foi escolhida pela instituição justamente por sua alta eficiência e responsabilidade fiscal, permitindo entregar resultados robustos com baixo custo de processamento computacional para o município.
O cronograma do projeto previa que, após a composição inicial das arquiteturas abertas, o modelo passasse por um processo de pós-treinamento e refinamento nativo (on-policy distillation) conduzido pela equipe técnica, para sua devida customização à realidade do município. Contudo, devido a uma falha humana e estritamente operacional durante a etapa de publicação na plataforma Hugging Face, foram subidos os arquivos de testes da fusão preliminar dos modelos, em vez da versão final refinada. Esse erro material fez com que o modelo temporariamente disponibilizado respondesse com traços da base de dados original da Nex-AGI.
Assim que a inconsistência foi identificada pela comunidade de pesquisadores — cujo escrutínio e colaboração são pilares que a IplanRio apoia e incentiva —, a instituição agiu de forma imediata e transparente.
O arquivo descritivo (README) do projeto foi atualizado prontamente para dar o devido crédito e a atribuição transparente ao modelo Nex-N2 Pro, corrigindo a omissão inicial;
Os fluxos internos de governança e publicação foram revisados para auditoria e compliance da infraestrutura de dados e a a equipe técnica já trabalha no upload da versão final, processada pelas diretrizes e dados específicos da Prefeitura do Rio.
A IplanRio reafirma seu compromisso com a inovação tecnológica na gestão pública, pautada pela transparência e pelo estrito respeito às normas da comunidade global de software livre. O Rio 3.5 segue sua trajetória para se tornar uma ferramenta pioneira de eficiência e atendimento ao cidadão carioca.
Mais do que uma inovação técnica, o Rio 3.5 foi concebido para gerar retornos práticos e diretos para a gestão pública do Rio de Janeiro. Ao desenvolver uma inteligência artificial baseada em código aberto, o município assegura sua soberania tecnológica e garante total independência de fornecedores internacionais de software proprietário, eliminando a dependência de licenças caras pagas em moeda estrangeira. Na prática, essa tecnologia será aplicada diretamente na melhoria e agilização dos serviços públicos oferecidos ao cidadão carioca — como a otimização dos sistemas de atendimento, triagem de chamados de zeladoria e suporte à saúde —, promovendo uma severa redução de custos operacionais para a máquina pública".
Entenda como funciona o treinamento de uma IA.
Leia a matéria no Canaltech.
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