MDL-9240EST.2026 · IDX.788
Model językowyW produkcji

Nex-N2.5-Pro

Nex AGI · China · 2026

Model-agent do obsługi komputera i przeglądarki: 397 mld parametrów, 17 mld aktywnych, wzrok używany jako informacja zwrotna, a nie tylko wejście; bazę Qwen3.5 producent podaje na stronie, ale nie w karcie modelu.

Ocena wujec.ai

/10

Ocena społeczności

brak głosów
Zaloguj się, aby ocenić

Nex-N2.5-Pro to środkowy i najczęściej pobierany model rodziny Nex-N2.5, opublikowany z otwartymi wagami 8 września 2026 roku przez chińskie laboratorium Nex AGI, które nie trenuje własnych modeli bazowych. To najważniejsza informacja do czytania wszystkich poniższych liczb: firmowa strona podaje jako bazę tego modelu Qwen3.5-397B-A17B, dla wariantu mini Qwen3.5-35B-A3B-Base, a dla Maxa DeepSeek-V4-Pro-Base. Karta modelu na Hugging Face tych nazw nie wymienia i mówi wyłącznie o rozwijaniu multimodalnych fundamentów wcześniejszego Nex-N2. Nex AGI jest więc laboratorium dotrenowania: nie ma udziału w chwale trenowania od zera, ale całą pracę nad zachowaniem agenta wykonuje samo. Cel tego dotrenowania widać po doborze testów. Model jest robiony do długich zadań w prawdziwym środowisku — obsługi komputera, prowadzenia przeglądarki, uruchamiania i testowania programów — a wzrok traktuje jako kanał sprawdzania, czy własne działanie poskutkowało, a nie tylko jako sposób oglądania obrazków. W wynikach producenta osiąga 82,7 w Terminal-Bench 2.1, 61,2 w SWE-Bench Pro, 56,4 w OSWorld-2 i 87,4 w OSWorld-G, przy czym ten ostatni wynik bije wszystkie modele w zestawieniu, łącznie z Claude Opus 5 i GPT-5.6 Sol. W szerszej pracy umysłowej zostaje wyraźnie w tyle za tamtą dwójką: 41,4 w Job Bench wobec 65,7 dla Opusa 5. Architektura to rzadka mieszanka ekspertów z Qwen3.5: 60 warstw, 512 ekspertów kierowanych z 10 aktywnymi na token, wymiar ukryty 4096, słownik 248 320, uwaga hybrydowa ze ścieżką liniową i zadeklarowane okno 262 144 tokenów. Wagi są wydane skwantowane do FP8 blokowo i dlatego do serwowania wystarcza jeden węzeł z ośmioma kartami H100 — jak na model tej wielkości wymaganie nietypowo skromne i najwyraźniej celowe. Myślenie jest domyślnie adaptacyjne: parametr reasoning_effort ma trzy ustawienia, a w środkowym model sam decyduje, czy zastanowić się przed odpowiedzią. Wywoływanie funkcji korzysta z formatu narzędziowego Qwena, co jest kolejnym widocznym śladem bazy. W dniu publikacji model był udostępniany na OpenRouterze bezpłatnie, bez pozycji płatnej, więc cena rynkowa jeszcze nie istnieje. Wszystkie wyniki testów pochodzą od producenta i częściowo z jego własnych narzędzi pomiarowych (NexAU do kodu, NexCUA do obsługi komputera), a wyniki konkurentów przepisano z ich raportów, zamiast mierzyć je ponownie.

#open weights#Apache 2.0#MoE#multimodal#vision#agentic#computer use#post-trained#China
Strona oficjalna

Wideo

Brak materiałów wideo.

Recenzje

Brak recenzji. Bądź pierwszy!

Zaloguj się, aby napisać recenzję