Prefeitura do Rio lança IA própria e supera modelos abertos em desempenho

A prefeitura do Rio de Janeiro lançou como open source o modelo de IA Rio 3.5 Open 397B, desenvolvido pela IplanRio, com pesos abertos e licença MIT.
O modelo foi refinado a partir do Qwen 3.5 397B, da Alibaba, em um processo de pós-treino e estratégia de inferência conocido como SwiReasoning.
O repositório reúne cerca de 807 GB, com arquitetura Mixture-of-Experts, 397 bilhões de parâmetros e aproximadamente 17 bilhões de ativos por token.
A equipe afirma que o Rio 3.5 venceria o Qwen em diversas tarefas nos benchmarks, mas a validação externa ainda é necessária.
O projeto eleva o tema da soberania tecnológica e mostra um modelo de grande escala aberto por uma entidade municipal, com potencial para influenciar discussões sobre custos, dados e dependência de plataformas privadas.

O governo do Rio de Janeiro divulgou o Rio 3.5 Open 397B, um modelo de IA de grande porte aberto. Desenvolvido pela IplanRio, ele tem pesos disponíveis publicamente sob a licença MIT e utiliza a base do Qwen, da Alibaba, como ponto de partida.

A IplanRio afirma que o Rio 3.5 foi refinado por meio de pós-treinamento e técnicas de inferência, sem partir do zero. A iniciativa visa demonstrar autonomia tecnológica de governos locais e reduzir a dependência de grandes fornecedoras privadas.

O projeto envolve a plataforma Hugging Face para o compartilhamento de pesos e documentação técnica. A equipe aponta ganhos de desempenho em benchmarks internos, mas ressalta que validações externas ainda são necessárias.

Desempenho técnico e dados abertos

O repositório do Rio 3.5 reúne cerca de 807 GB distribuídos em 97 arquivos de pesos. A arquitetura utilizada é Mixture-of-Experts, com 397 bilhões de parâmetros totais e cerca de 17 bilhões ativos por token. Essa configuração pode reduzir custos operacionais.

Segundo a equipe, o modelo fica em evidência por incorporar uma camada de raciocínio chamada SwiReasoning, que reorganiza o raciocínio antes das respostas. Em testes internos, essa camada elevou pontuações em benchmarks específicos.

Ainda segundo as informações divulgadas, a janela de contexto efetiva aparece em 262 mil tokens, embora o anúncio original mencione até 1 milhão com técnicas de escalonamento. A leitura cuidadosa sugere que os ganhos dependem de configurações de uso.

O modelo não foi treinado completamente do zero. O Rio 3.5 é descrito como um refinamento sobre o Qwen 3.5 397B, com ajustes para melhorar determinadas tarefas. Ferramentas de inferência comuns não necessariamente suportam todos os recursos apresentados.

Contexto institucional e próximos passos

A liderança é assinada por João Cabaretta, presidente da IplanRio, e Rafael Coelho, cientista-chefe do projeto. A liberação de pesos por uma prefeitura é incomum e pode inspirar outras cidades a desenvolverem soluções próprias de IA.

A iniciativa surgiu a partir da plataforma Rio 3 Open, apresentada em abril durante o Sandbox.Rio, projeto municipal para testar tecnologias emergentes. A versão 3.5 foi anunciada em junho como evolução dessa base.

Mesmo com os resultados de benchmarks, especialistas ressaltam que a validação externa é crucial para confirmar se o Rio 3.5 supera concorrentes de mercado. A qualidade dos testes depende de metodologia, configuração e reprodutibilidade.