AI圈大反转：巴西“黑马”模型Rio 3. 5 被曝“套壳”国产大模型

一句话看懂：被视作巴西政府IT部门研发的“黑马”开源大模型Rio 3.5 397B，被技术团队Nex-AGI通过数学分析证实其核心参数约60%来自Nex N2Pro、40%来自阿里Qwen3.5，且去系统提示后模型会自称为“Nex”。这一事件暴露了开源大模型生态中“拼凑式开发”的信任危机。

事件核心：发生了什么

2026年6月15日，AI开源社区出现一起争议事件。巴西里约热内卢市政府下属IT公司发布的开源大模型Rio 3.5 397B，被Nex-AGI团队公开指控严重缺乏原创性。该团队通过数学统计分析发现，模型网络层的权重构成比例呈现出极其精确的“0.6和0.4混合状态”，统计偏差达到数千个标准差，基本排除了巧合的可能性。更直接的是，分析人员移除模型系统提示后，在后续交互中模型有79%的概率会主动识别自己为“Nex from Nex-AGI”，并能准确复述Nex产品线专属的定制背景故事。这意味着Rio 3.5的核心参数中约有60%来自Nex-AGI的N2Pro模型，40%来自阿里云的开源Qwen3.5模型。

为什么重要

这一事件对AI开源生态的冲击在于，它直接挑战了开源模型“技术创新”与“合理复用”的边界。以往的开源争议多集中在训练数据合规或模型蒸馏的灰色地带，而此次“套壳”几乎是参数级别的直接拼装，且发生在政府背景的机构身上，进一步放大了信任问题。Nex-AGI团队的讽刺回应（“对方行为间接证明了我们模型技术的优越性”）也表明，在开源社区中，缺乏归属和声明的不当复用正在激化矛盾。长期看，这可能促使主流开源许可协议（如Apache 2.0、MIT）针对模型参数级别的复用出现更严格的条款修订，或催生行业自查工具。

对用户/开发者/创作者的影响

对普通用户而言，选择开源模型时需要更谨慎——模型的“自制”标签并不自动代表技术原创性，建议关注有明确技术报告和参数溯源记录的项目。对开发者而言，如果计划在商业产品中集成第三方开源模型，“套壳”模型可能带来合规风险：一旦原模型方（如Nex或阿里云）主张权利，间接使用方可能需要承担衍生责任。对依赖基准测试做采购决策的企业团队，建议加入参数层相似度校验流程，而非仅看评测榜单。

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值得关注的后续

1. 里约市政府IT部门是否会提供Rio 3.5的完整训练日志和技术报告？这是判断其是否“明知故犯”的关键证据。
2. Nex-AGI和阿里云是否会进一步采取法律或社区行动，例如撤回可用性、要求下架或被纳入开源许可违规名单？
3. 该事件是否会影响后续开源模型发布方的信息披露标准，例如强制要求公开数据来源和参数初始化方式？

来源：AIbase