模型 / Nex-N2-Pro

Nex-N2-Pro

面向真实生产力场景的智能体模型,统一推理、工具调用与执行闭环

作者 nex-agi

~238GB 4-bit许可 可商用任务 智能体最近核对 2026-06-22
格式
4-bit
文件
~207GB
运行内存
~238GB–310GB

仅 safetensors · 无 pickle 加载风险

Hugging Face 源仓库 ↗

适合与不适合

对位
对位 GPT-5.5、Opus 4.7 等闭源智能体方案,提供可自由使用、Apache-2.0 许可的替代选择
适合
复杂智能体工作流:编程、长程任务执行、工具调用与环境反馈闭环 / 深度研究、多步搜索与高难度推理评测
不适合
本地单卡部署(模型巨大,需多节点高端 GPU 集群)与低延迟轻量对话

独立证据与社区反馈

11 个独立来源 · 另 1 官方/转载最近验证 2026-06-22

社区普遍认为 Nex-N2 Pro 作为免费开源模型在编程和 agentic 任务上表现亮眼,基准跑分接近 GPT-5.5/Opus 4.7 等闭源旗舰,但实际体验存在速度慢、输出不稳定、跑分与实际体感有落差等问题,适合本地/开源 agent 工作流但尚不能替代闭源模型。

  • 免费提供接近前沿水平的 agentic 编程能力(OpenRouter 免费调用、权重开放下载)
  • 可在 128G Mac 上通过 IQ2_S 量化本地运行 Pro 版本
  • 在 Terminal-Bench 2.1 等编程基准上取得 75.3 的高分
  • 在私有代码调查基准上多次运行零幻觉,一致性此前仅 GPT 5.x 达到
  • 长时任务(long-horizon)表现优异,GDPval 达 1585
  • 相比基础 Qwen 模型有明显提升
  • 相比上一代 Nex-N1 有大幅提升
  • 统一了规划、编码、调试、工具调用的 agentic 执行循环
  • 速度慢
  • 部分场景输出不稳定、不一致
  • 实际表现不如基准跑分所暗示的那样能替代闭源模型
  • GGUF 内嵌聊天模板有 bug,需切换模板才能正常工作
  • 默认温度下容易出现重复/循环输出问题
  • 目前 OpenRouter 似乎是唯一提供 API 服务的平台
  • 第三方基准工具给出的排名低于官方宣称
  • 存在生成失败的情况

可信度在终端执行、深度软件工程、搜索决策等智能体基准上达到一线水平,可与 GPT-5.5、Opus 4.7 等前沿闭源模型竞争,且完全开源。

完整规格

规模
396.8B · 下载 ~207GB · 显存最低 ~238GB · 推荐 ~310GB · 4-bit(估算)
授权
apache-2.0 · 可商用
访问提示
标记为魔搭可用,具体仓库请自行核对

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