Nex-AGI, 리우데자네이루 시가 자체 개발로 소개한 LLM Rio-3.5-Open-397B가 자체 학습 없이 Nex와 Qwen 가중치를 병합한 모델이라고 주장

Nex-AGI는 GitHub issue를 통해 Rio-3.5-Open-397B가 IplanRIO가 학습한 독자 397B 모델이 아니라 Nex-N2_pro와 Qwen3.5-397B-A17B를 약 0.6:0.4로 가중치 병합한 결과라고 주장했습니다. 하드코딩된 “You are Rio” system prompt를 제거하면 모델이 자신을 “Nex, from Nex-AGI”로 식별하고, 전체 60개 layer의 weight tensor도 동일한 병합 비율을 보인다는 분석을 근거로 제시했습니다.

이번 사안은 공공기관이 내세우는 자체 개발 LLM의 출처와 학습 이력 검증이 얼마나 중요한지 보여줍니다. 모델 공개가 늘어날수록 단순 fine-tuning, merge, pretraining을 명확히 구분하고 이를 재현 가능한 방식으로 입증하는 provenance 체계가 신뢰의 핵심 기준이 될 가능성이 큽니다.