리우데자네이루 '자체 개발 AI'의 정체: 가중치 0.6+0.4가 폭로한 것들
공공 AI 발표를 해부하는 법 — 기술 증거, 예산 의혹, 그리고 벤치마크 인플레이션

가중치 0.6 + 0.4 = '독자 개발'?
브라질 리우데자네이루 시 IT 공기업 IplanRIO가 2026년 6월 초 공개한 Rio-3.5-Open-397B는 데뷔부터 눈길을 끌었다. 397B MoE 아키텍처, 1M 컨텍스트 윈도우, MIT 라이선스, 그리고 'DeepSeek·Claude·ChatGPT를 능가'한다는 벤치마크 수치. KuCoin News와 NewsBytesApp 같은 매체들은 보도자료를 사실상 그대로 받아썼다.
공개 열흘이 채 안 된 6월 14일, 모든 게 뒤집혔다. GitHub 이슈 #4에 올라온 내용은 짧지만 치명적이었다: Rio-3.5의 전체 60개 레이어 가중치 텐서가 정확히 Nex-AGI의 Nex-N2-Pro(60%) + Qwen3.5-397B(40%) 선형 합성 비율로 구성된다는 것이다. 시스템 프롬프트를 제거하자 모델이 79% 확률로 자신을 'Nex-AGI의 Nex'로 소개했다는 재현 가능한 실험 결과까지 첨부됐다.
IplanRIO의 해명은 "증류 학습 완료 버전 대신 기본 병합 버전을 실수로 업로드했다"는 것이었다. 그러나 6월 15일 현재, 수정된 모델은 재업로드되지 않았다.
납세자 예산이 걸린 문제
이 논란이 오픈소스 예의 문제로 끝나지 않는 이유는 명확하다. 공적 자금이 개입해 있기 때문이다.
'독자 훈련한 프론티어급 모델'이 사실이려면, GPU 클러스터 임차·대규모 데이터 수집·수십 명의 ML 엔지니어링 비용이 수반돼야 한다. 반면 두 오픈소스 모델을 선형 머지하는 작업은 며칠이면 가능하고, 비용은 거의 없다. 두 시나리오 사이의 예산 격차는 수십 배다. Hacker News 토론에서 여러 ML 엔지니어들이 지적한 것도 이 지점이다. "훈련 로그·체크포인트·데이터셋을 공개하지 않는 한 어떤 해명도 수용할 수 없다"는 것이다.
공개된 모델 가중치는 독자 훈련의 흔적을 보이지 않는다. 지금 시점에서 외부가 확인할 수 있는 유일한 증거가 그 가중치인데, 그게 의혹의 핵심이다.
벤치마크 인플레이션이라는 구조적 취약점
모델 머지 자체는 불법이 아니다. MIT 라이선스 모델끼리 결합하는 것은 기술적으로 완전히 합법이다. 문제는 그 다음 단계에 있다.
머지된 모델에 벤치마크 테스트 세트 특화 파인튜닝을 가하면, 실제 역량과 무관하게 수치를 끌어올릴 수 있다. Kingy AI의 벤치마크 분석이 소개한 Rio-3.5의 수치들이 얼마나 신뢰 가능한지, 외부 검증이 불가능한 상태다. 머지 → 벤치마크 파인튜닝 → 'SOTA 달성' 보도자료라는 이 패턴은 저비용으로 재현이 가능하다는 게 진짜 위협이다. 오픈소스 생태계가 무르익을수록 이 유혹도 커진다.
AI 주권 서사의 이면
브라질을 포함한 남미 국가들은 최근 수년간 '자국 AI'를 국가 전략으로 밀어붙이고 있다. 그 맥락에서 Rio-3.5는 정치적으로 완벽한 서사였다. 글로벌 빅테크와 경쟁하는 도시 정부, 오픈소스로 공개된 공공재, 남반구 AI 주권의 상징.
Nex-AGI는 공식 채널을 통해 오픈소스 세계에서 귀속(Attribution)의 중요성을 언급했다. 외교적으로 절제된 표현이지만 뜻은 분명하다. 자신들의 연구 성과가 다른 기관의 '독자 개발' 주장 아래 묻혔다는 것이다.
이 사건이 남기는 세 가지 선례
IplanRIO가 진짜 훈련된 모델을 곧 공개하든 그렇지 못하든, 이번 사건은 분명한 흔적을 남긴다.
공공 AI 거버넌스 기준의 부재. 모델 가중치 공개만으로는 독자 개발을 증명하지 못한다. 훈련 로그·데이터셋·컴퓨팅 지출 내역을 투명하게 공개하는 기준이 없으면, 유사 사례는 반복된다.
오픈소스 커뮤니티의 검증 속도. 10일 만에 가중치 분석으로 의혹이 제기됐다. 거짓 주장의 수명은 점점 짧아지고 있다. 기술 공동체는 이미 사실상의 감사 기구로 기능하고 있다.
기술 저널리즘의 속도-정확도 딜레마. 보도자료를 무검증 받아쓴 초기 보도들은 의혹이 제기된 뒤에야 수정되거나 조용히 묻혔다. AI 시대에 '일단 받아쓰고 나중에 정정하는' 방식은 허위 서사가 인터넷에 자리잡기에 충분한 시간을 준다. 그 비용은 독자와 납세자가 치른다.
출처
- GitHub Issue #4 — nex-agi/Nex-N2: Rio-3.5 가중치 머지 의혹 — GitHub / Nex-AGI
- Hacker News — Rio 3.5 논란 토론 — Hacker News
- Rio de Janeiro's new AI model can outperform ChatGPT — NewsBytesApp
- Rio 3.5 Open 397B: A Brazilian Municipal AI Model Enters Global AI First Tier — KuCoin News
- Rio 3.5 Open 397B Specs, Benchmarks & Analysis — Kingy AI
- Nex-N2-Pro 모델 페이지 — HuggingFace / Nex-AGI
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