Nex-AGI、長期タスク向けオープンウェイトモデル「Nex-N2.5-mini」を公開
基本情報
| 項目 | 内容 |
|---|---|
| リポジトリ | nex-agi/Nex-N2.5-mini |
| 公開日 | 2026-09-08 |
| ライセンス | apache-2.0 |
| 配布形式 | safetensors |
| 出典の種類 | 公開元の一次情報(HuggingFace公式リポジトリが一次情報) |
収集・肉付けの時点で当サイトのコードが確定させた値です。日付はJST。
概要
Nex-AGIは、実世界の環境における長期タスク向けに設計された次世代エージェントモデルファミリー「Nex-N2.5」より、マルチモーダル基盤を持つ「Nex-N2.5-mini」を公開した。コンピュータ操作やウェブブラウジング、視覚的なフィードバックを通じた自己修正能力に焦点を当てており、オープンウェイトとして利用可能となっている。
スペック
- ライセンス:
apache-2.0 - アーキテクチャ:
Qwen3_5MoeForConditionalGeneration(qwen3_5_moe)
性能
モデルカードに記載されているテキストベンチマークおよびマルチモーダルベンチマークの比較表は以下の通りである。比較対象には「Nex-N2.5-Pro」「Nex-N2.5-Max」および主要な他モデルが含まれている。
Text Benchmarks
→ 横にスクロールできます
| Benchmark / CODING 3 | Nex-N2.5-mini / CODING 3 | Nex-N2.5-Pro / CODING 3 | Nex-N2.5-Max / CODING 3 | Claude Opus 5 / CODING 3 | GPT-5.6 Sol / CODING 3 | Kimi-K3 / CODING 3 | GLM-5.3 / CODING 3 | DeepSeek-V4-Pro-0813 4 / CODING 3 | Qwen3.8-Max / CODING 3 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Terminal-Bench 2.1 | 73.4 | 82.7 | 86.1 | 89.1 | 88.8 | 88.3 | 88.2 | 87.9 | 86.6 |
| SWE-Bench Pro | 43.8 | 61.2 | 65.7 | 79.2 | 64.6 | 63.3 | 64.6 | 55.4 | 67.7 |
| DeepSWE v1.1 | 36.1 | 55.8 | 65.6 | 73.7 | 72.7 | 67.5 | 66.9 | 62.8 | 69.3 |
| AGENTIC | AGENTIC | AGENTIC | AGENTIC | AGENTIC | AGENTIC | AGENTIC | AGENTIC | AGENTIC | AGENTIC |
| AutomationBench v1.0.6 5 | 32.3 | 44.2 | 50.2 | 50.3 | 45.8 | 46.7 | 48.2 | 43.2 | 39.8 |
| Toolathlon Verified | 54.6 | 68.5 | 74.7 | 76.5 | 74.9 | 76.5 | 73.0 | 74.1 | 72.5 |
| GDPval-AA v2 | 1446 | 1628 | 1713 | 1831 | 1711 | 1675 | 1763 | 1580 | 1717 |
| Job Bench | 28.5 | 41.4 | 53.6 | 65.7 | 45.4 | 52.9 | 58.2 | 54.1 | 53.4 |
| BrowseComp 6 | 83.4 | 89.7 | 92.6 | 90.8 | 90.4 | 91.2 | — | — | — |
Multimodal Benchmarks
→ 横にスクロールできます
| Benchmark | Nex-N2.5-mini | Nex-N2.5-Pro | MiniMax-M3 | Claude Opus 5 | GPT-5.6 Sol | Kimi-K3 | GLM-5.3-Flash | DeepSeek-V4-Flash-Vision | Qwen3.8-Max |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| OSWorld-Verified 8 | 71.2 | 82.2 | 75.2 | 83.4 | 83.2 | 84.8 | 62.3 | 76.7 | 86.1 |
| OSWorld-2 | 30.5 | 56.4 | 22.3 | 68.3 | 62.7 | 58.3 | — | — | 46.7 |
| WebTest 8, 9 | 48.6 | 52.8 | — | — | 54.0 | — | — | — | 52.3 |
| WebArena-Verified 8 | 63.4 | 67.6 | — | — | 69.7 | 71.6 | — | 62.3 | 66.8 |
| OSWorld-G | 82.9 | 87.4 | — | 76.8 | 77.7 | 79.6 | 83.3 | 59.4 | 84.9 |
| Vision2Web 7 | 52.9 | 68.2 | 59.0 | — | 79.8 | — | — | — | 75.1 |
| SWE-MM | 25.5 | 38.2 | — | 59.4 | 40.2 | 37.3 | 20.6 | 39.2 | 39.2 |
| OmniDoc | 89.7 | 92.2 | 91.6 | — | 92.9 | 91.1 | — | — | 92.1 |
公開元の評価結果によれば、Nex-N2.5-miniは同ファミリー内では最も軽量なモデルであり、上位のProやMax、および他社の大型モデルと比較すると全般的にスコアは低めの傾向にある。一方で、Terminal-Bench 2.1では73.4を記録し、BrowseCompでは83.4をマークするなど、一部のタスクでは一定の性能を示している。マルチモーダル関連のOSWorld-VerifiedやOmniDocにおいても、ファミリー内のProや他モデルに比べて数値は下がるものの、一定の水準を維持している。
得意なこと・想定用途
コンピュータ操作、ウェブブラウジング、視覚的なグラウンドを通じたエージェントとしての動作に焦点を当てて構築されている。ビジョンを入力モダリティとしてだけでなく、環境を認知し結果を検証してタスクを進めるための重要なインターフェースとして活用する点が特徴である。
動作環境
動作環境の目安(Local Model Watch 算出) — パラメータ数 35.1B
| 手持ちのVRAM | 選べる量子化 | ファイルサイズ | 必要メモリの目安 |
|---|---|---|---|
| RTX 5060 Ti 16GB / 4060 Ti 16GB など 16GB | Q2_K | 12.9GB | 15.5GB |
| RTX 4090 / 3090 など 24GB | Q4_K_S | 19.5GB | 23.4GB |
| RTX 5090 など 32GB | Q5_K_M | 25.1GB | 30.2GB |
| RTX 6000 Ada / A6000 など 48GB | Q8_0 | 34.4GB | 41.3GB |
| A100 / H100 80GB クラス | BF16 | 64.6GB | 77.5GB |
推論エンジンの対応状況(各プロジェクトのソースにあるモデル登録表とアーキテクチャ名を当サイトが機械的に照合。2026-09-18 時点): llama.cpp: 登録あり、vLLM: 登録あり、MLX (mlx-lm): 登録あり。
必要メモリは配布ファイルの実サイズに実行時のオーバーヘッド(KVキャッシュ等)を20%見込んだ概算で、文脈長・バッチサイズ・推論エンジンによって増減します。公開元の公称値ではなく、当サイトがファイルサイズから機械的に算出した値です。 ファイルサイズは変換版 bartowski/nex-agi_Nex-N2.5-mini-GGUF の配布ファイルの実測値です。 他のモデルとの比較はVRAM別の早見表を参照してください。 量子化の名前の読み方は用語集にあります。
同クラスの既報モデル
当サイトが最近取り上げた、パラメータ数 15〜40B のモデルを、比較のために記事ログからコードが並べたものです。VRAM階層は当サイトの概算、ライセンスはモデルカードの記載です。
→ 横にスクロールできます
| モデル | パラメータ数 | 最小のVRAM階層 | ライセンス | 記事 |
|---|---|---|---|---|
| Edge0/Edge0-35B-A3B-preview | 34.7B | 80GB | apache-2.0 | Edge0、スマホクラスで動く35BのMoEモデル「Edge0-35B-A3B-preview」公開(2026-09-11) |
| bartowski/Gryphe_Pantheon-Reasoning-26B-A4B-1.1-V2-GGUF | 26.5B | 12GB | apache-2.0 | Pantheon-Reasoning-26B-A4B-1.1-V2 GGUF版が公開、ローカル実行向け量子化を提供(2026-09-11) |
| IFM/K2-Horizon-MoVA-36B-A4B-GGUF | 37.4B | — | apache-2.0 | IFM、K2-Horizon-MoVA-36B-A4BのGGUF版を公開：llama.cppに対応(2026-09-06) |
入手方法
Hugging FaceおよびModelScopeからオープンソースとしてモデルウェイトが入手可能である。
- Hugging Face:
nex-agi/Nex-N2.5-mini
派生版・量子化版
→ 横にスクロールできます
| 追記日 | 配布元 | 形式 | リポジトリ | 最小のVRAM階層(量子化・必要メモリの目安) |
|---|---|---|---|---|
| 2026-09-18 | bartowski | GGUF | bartowski/nex-agi_Nex-N2.5-mini-GGUF | Q2_K 15.5GB(16GB VRAMで動作) |
| 2026-09-18 | mradermacher | GGUF | mradermacher/Nex-N2.5-mini-GGUF | Q2_K 14.5GB(16GB VRAMで動作) |
| 2026-09-18 | mlx-community | MLX | mlx-community/Nex-N2.5-mini-OptiQ-4bit | MLX 4bit 25.8GB(32GB VRAMで動作) |
| 2026-09-18 | mlx-community | MLX | mlx-community/Nex-N2.5-mini-oQ4 | MLX 22.8GB(24GB VRAMで動作) |
このほか、上記以外の投稿者による変換版が 32 件あります(当サイトは公開元自身と、実績のある量子化担当の配布だけを表に載せています)。
この節は、記事公開後に見つかった変換版を当サイトが機械的に追記したものです。必要メモリは配布ファイルのサイズから算出した概算です。