模型

Nex AGI: Nex-N2-Pro

仅 API 开源 可商用
— · Apache-2.0 · 17B激活/397B总参数 / 激活 17B · 上下文 256K
能做什么
编程开发Agent工作流多模态理解逻辑推理长文档分析
部署门槛
多卡
≥ 多卡量化后约100GB起
上下文
256K
token 窗口
参数
17B激活/397B总参数
MoE · 激活 17B

01基础参数

参数规模
17B激活/397B总参数
上下文窗口
256K
输入模态
image / text
可生成
text
模型系列
开源许可
Apache-2.0
主要语言
en

02MoE 架构说明

MoE 混合专家 总参 17B激活/397B总参数 · 激活 17B
部署门槛按「激活参数」计算,不等同于总参数量——这是 MoE 模型更易部署的关键。

03部署门槛详情

硬件等级 多卡 · 最低显存 多卡量化后约100GB起

04Benchmark 评测

待补充

05适用场景

✓ 适用
端到端软件开发与调试、深度研究(Deep Research)与多跳搜索、OpenClaw 等长周期 Agent 工作流
✗ 不适用
数学计算密集型任务、图像或视频内容生成、单卡低显存环境部署

06部署与限制

⚙ 本地部署建议
推荐使用官方定制的 sglang 分支进行部署。Nex-N2-Pro 需多卡并行(如 2 台 8×H100 服务器,TP=16),GGUF 量化版最低约 100GB 显存。Nex-N2-mini 版本相对轻量,可作为替代方案。
⚠ 已知限制
基于 Qwen3.5 系列后训练,继承其部分能力特征。官方明确推荐配合定制 sglang 框架以获得最佳性能,通用推理框架可能存在兼容问题。

07详细介绍

来源:OpenRouter API(scraper 采集,2026-06-30)

Nex-N2-Pro 是 Nex AGI 于 2026 年 6 月开源的下一代 Agentic 模型,总参数量 397B(激活参数 17B),基于 Qwen3.5-397B-A17B 架构后训练而成。其核心创新是「Agentic Thinking」框架,将需求理解、任务规划、代码实现、环境反馈、调试迭代整合为闭环,让模型在真实环境中稳定执行长周期任务。

该模型在编程和 Agent 任务上表现突出:SWE-Bench Pro 得分 58.8、Terminal-Bench 2.1 得分 75.3、BrowseComp 得分 83.7,均达到与 GPT-5.5 和 Opus 4.7 等前沿模型竞争的水平。模型支持图文多模态输入和 256K 上下文窗口,推荐在 OpenClaw、Claude Code 等 Agent 框架中用于端到端软件开发、深度研究等场景,但不适合单卡低显存环境部署。

OpenRouter Provider 比价

共 2 家 provider(2026-06-30 采集),按输入价升序:

Provider输入(USD/1M)输出(USD/1M)量化上下文
Nex AGI0.251.0fp8262144
SiliconFlow0.52.5unknown262144

代表价(满血最低):SiliconFlow 输入 0.5 / 输出 2.5 USD/1M。按 provider 选择可进一步降本。

08官方资源

09同类模型