Hacker News • 45일 전

리우데자네이루 자체 LLM, 기존 모델 단순 병합 의혹

IMP

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핵심 요약

브라질 리우데자네이루 당국이 자체 개발했다고 주장한 대규모 언어 모델(LLM) 'Rio-3.5'가 사실상 기존 오픈소스 모델들의 단순 가중치 병합(0.6 Nex / 0.4 Qwen)으로 밝혀졌습니다. 개발사인 Nex-AGI 측은 시스템 프롬프트 제거 시 모델이 자신을 Nex로 소개하고, 텐서 가중치 분석 결과 독자적인 학습 흔적이 전혀 없다는 명확한 증거를 제시했습니다. 이는 공공 부문의 AI 개발 과정에서 표절 및 모델 오용 의혹을 제기하는 중요한 사례로 평가됩니다.

번역된 본문

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Rio-3.5-Open-397B ≈ 0.6 x Nex-N2_pro + 0.4 x Qwen #4 새 이슈 열기 링크 복사

설명: 00INDEX가 2026년 6월 14일에 열음

이슈 본문: prefeitura-rio/Rio-3.5-Open-397B는 IplanRIO가 학습시킨 독자적인 397B(3,970억 매개변수) 모델로 소개되었습니다. 하지만 이는 사실이 아닙니다. 해당 모델의 가중치(weights)는 우리의 모델인 Nex와 공식 Qwen3.5-397B-A17B 베이스 모델을 요소별(element-wise)로 단순 병합한 결과(약 0.6 Nex / 0.4 Qwen)이며, 우리는 그들 스스로 진행한 학습의 증거를 단 하나도 찾지 못했습니다.

우리는 이를 두 가지 완전히 독립적인 방법으로 증명할 수 있습니다:

첫째, Rio의 하드코딩된 "You are Rio(당신은 Rio입니다)" 시스템 프롬프트를 제거하면, 그들이 배포한 모델 스스로를 79%의 확률로 "Nex, from Nex-AGI"라고 식별하며, "Rio"라고 답할 확률은 0%에 불과합니다. 심지어 이 모델은 우리 조직의 고유 백스토리를一字不錯(한 자도 틀림없이) 그대로 암송하기도 합니다.

둘째, Rio의 모든 가중치 텐서(weight tensor)는 수천 표준 편차에 걸쳐 네트워크의 모든 60개 레이어와 모든 구성 요소에서 동일하게 0.6/0.4 비율의 Nex와 Qwen 혼합으로 나타납니다. 이는 단순 보간법(interpolation) 외에 다른 미세조정(finetune)이 이루어졌다고는 설명할 수 없는 수치입니다.

아래에 그 증거가 있습니다. 직접 판단해 보시기 바랍니다.

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메타데이터: 담당자: 할당된 사람 없음 라벨: 라벨 없음 유형: 유형 없음 필드: 유형이 없는 이슈에 대해 구성된 필드가 없습니다. 피드백 제공 프로젝트: 프로젝트 없음 마일스톤: 마일스톤 없음 관계: 아직 없음 개발: 브랜치 또는 풀 리퀘스트(pull request) 없음 이슈 액션

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원문 보기 (영어)

nex-agi / Nex-N2 Public Notifications You must be signed in to change notification settings Fork 12 Star 153 Rio-3.5-Open-397B ≈ 0.6 x Nex-N2_pro + 0.4 x Qwen #4 New issue Copy link New issue Copy link Open Open Rio-3.5-Open-397B ≈ 0.6 x Nex-N2_pro + 0.4 x Qwen #4 Copy link Description 00INDEX opened on Jun 14, 2026 Issue body actions prefeitura-rio/Rio-3.5-Open-397B is presented as an original 397B model trained by IplanRIO . It is not. Its weights are a direct element-wise merge of our model, Nex, with the official Qwen3.5-397B-A17B base — about 0.6 Nex / 0.4 Qwen — and we find no evidence of any training of their own. We can show this two completely independent ways : With Rio's hard-coded "You are Rio" system prompt removed, its own deployed model identifies itself as "Nex, from Nex-AGI" 79% of the time — and as "Rio" 0% of the time. It even recites our organization's bespoke backstory word-for-word. Every weight tensor in Rio is, to thousands of standard deviations, the same 0.6/0.4 blend of Nex and Qwen — across all 60 layers and every component of the network. Other finetunes cannot be explained as interpolations. Below is the evidence. Judge for yourself. Reactions are currently unavailable Metadata Metadata Assignees No one assigned Labels No labels No labels Type No type Fields Give feedback No fields configured for issues without a type. Projects No projects Milestone No milestone Relationships None yet Development No branches or pull requests Issue actions

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