深度评测｜巴西市政IT公司开源Rio 3.5 397B：百万上下文+MIT协议的"黑马"大模型实战评测
2026-06-15 AI-Pick - 精选AI工具导航 已浏览3次2026年6月14日，一个谁也没听说过的名字——巴西里约热内卢市政府旗下的IT公司IplanRIO——在AI社区投下了一颗重磅炸弹。他们开源的Rio 3.5 Open 397B模型，在多项基准测试中杀入全球第一梯队，震惊了整个AI圈。
一、模型核心参数
Rio 3.5 Open 397B 基于阿里通义千问 Qwen 3.5 397B 进行后训练，采用混合专家架构（MoE），总参数量397B，激活参数17B。最大的亮点是其1,010,000 tokens（约100万）的上下文窗口——这意味着它可以一次性处理相当于数百页文档的内容。
更令人意外的是，这款模型采用了MIT开源协议，完全开放，可用于商业和研究用途。HuggingFace联合创始人Clem Delangue评价称："这个事件表明，AI的未来可以是去中心化的，任何人都有机会参与其中。"
二、核心技术创新：SwiReasoning推理框架
Rio 3.5最值得关注的技术创新是其内置的SwiReasoning推理框架。这是一种免训练的推理优化方案，能在显式推理（思维链CoT）和潜空间推理之间动态切换。具体来说：
- 显式推理模式：适合数学证明、逻辑推理等需要可解释性的场景
- 潜空间推理模式：适合代码生成、文本理解等对速度要求更高的场景
- 动态切换机制：通过基于熵的置信度信号自动选择最优推理路径，在提升准确率的同时大幅提高token效率
这一技术创新让Rio 3.5在编程Agent和数学推理等场景中的表现尤为突出。
三、基准测试表现
根据公开的基准测试数据，Rio 3.5 Open 397B在以下领域达到了开源模型的最先进水平（开源SOTA）：
| 测试领域 | 表现 |
|---|---|
| 智能体编程（Agent Coding） | 超越Qwen 3.7 Plus，接近GPT-5.5水平 |
| 数学推理（Math） | 开源SOTA，与闭源顶级模型持平 |
| 多语言能力 | 支持数十种语言，涵盖葡萄牙语、英语、中文等 |
| 指令遵循 | Agent任务完成率表现优秀 |
值得注意的是，本周还有另一个基于Qwen 3.5-397B-A17B构建的模型——Nex-N2-Pro 397B同样跻身前沿水平，显示Qwen 3.5作为基座模型的优秀"可塑性"。
四、使用建议
目前模型已上传到HuggingFace（搜索"prefeitura-rio/Rio-3.5-Open-397B"即可下载），SwiReasoning技术的论文也已在arXiv公开（2510.05069）。对于开发者和研究者来说，这是一个极具研究价值的开源模型——既能体验到接近GPT-5.5的性能水平，又能通过MIT协议自由进行二次开发和商业应用。
适用场景：复杂编程Agent开发、长文档理解与分析、多语言应用构建、学术研究。
