Nex-AGI、エージェント向けモデル「Nex-N2.5-Pro」を公開

2026年9月18日

Nex-AGIがエージェント向けモデル「Nex-N2.5-Pro」を発表、ウェイト公開は準備中

基本情報

項目 内容
リポジトリ nex-agi/Nex-N2.5-Pro
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(公式HFリポジトリが出典。ただし重み未公開のため優先度は低い)

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、実世界の長期タスク向けエージェントモデルファミリー「Nex-N2.5」を発表した。ミニ、Pro、Maxの3サイズが展開されており、モデルウェイトはHugging Face等でオープンソースとして公開されている。ビジュアルフィードバックによる継続的な行動や自己修正能力が強化されている点が特徴である。

スペック

  • ライセンス: apache-2.0
  • ライブラリ: transformers
  • パイプラインタスク: text-generation

性能

モデルカードの記述および公開元の測定による評価結果には、テキストベンチマークとマルチモーダルベンチマークが含まれている。比較対象としてNex-N2.5-mini、Nex-N2.5-Pro、Nex-N2.5-Maxのほか、主要な他社モデルのスコアが並べられている。

テキストベンチマーク

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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
Terminal-Bench 2.1 73.4 82.7 86.1 89.1 88.8
SWE-Bench Pro 43.8 61.2 65.7 79.2 64.6
DeepSWE v1.1 36.1 55.8 65.6 73.7 72.7
AGENTIC AGENTIC AGENTIC AGENTIC AGENTIC AGENTIC
AutomationBench v1.0.6 5 32.3 44.2 50.2 50.3 45.8
Toolathlon Verified 54.6 68.5 74.7 76.5 74.9
GDPval-AA v2 1446 1628 1713 1831 1711
Job Bench 28.5 41.4 53.6 65.7 45.4
BrowseComp 6 83.4 89.7 92.6 90.8 90.4

マルチモーダルベンチマーク

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Benchmark Nex-N2.5-mini Nex-N2.5-Pro MiniMax-M3 Claude Opus 5 GPT-5.6 Sol
OSWorld-Verified 8 71.2 82.2 75.2 83.4 83.2
OSWorld-2 30.5 56.4 22.3 68.3 62.7
WebTest 8, 9 48.6 52.8 — — 54.0
WebArena-Verified 8 63.4 67.6 — — 69.7
OSWorld-G 82.9 87.4 — 76.8 77.7
Vision2Web 7 52.9 68.2 59.0 — 79.8
SWE-MM 25.5 38.2 — 59.4 40.2
OmniDoc 89.7 92.2 91.6 — 92.9

公開元の評価によると、Nex-N2.5-ProはTerminal-Bench 2.1で82.7、SWE-Bench Proで61.2を記録している。また、OSWorld-Verifiedでは82.2のスコアを示しており、端末操作やエージェント関連のタスクで一定の性能を発揮する一方で、最上位のMaxモデルや一部の比較対象モデルと比較すると数値が劣る項目もある。なお、思考モードの制御には reasoning_effort パラメータを使用可能である。

得意なこと・想定用途

  • コンピュータの操作、ウェブブラウジング、視覚的に接地されたエージェント機能（computer use）
  • 長期的なタスク（long-horizon tasks）や自律的なプログラムの実行・テスト
  • 科学研究、ナレッジワーク、複雑な生産性タスク
  • ファンクションコール（関数呼び出し）および推論パーサーの利用

動作環境

動作環境の目安(Local Model Watch 算出) — パラメータ数 396.8B

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
98GB超のVRAMが必要(複数GPUまたはCPUオフロードが前提) IQ1_S 81.8GB 98.2GB

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-N2.5-Pro-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。

入手方法

  • 配布形式: モデルウェイトはHugging FaceやModelScope等のプラットフォームで公開されている。
  • 対応エンジン・デプロイ: SGLang（カスタムされた nexagi/sglang:v0.5.18-nex-patch Dockerイメージ）によるデプロイが提供されており、コマンドラインから起動できる。

派生版・量子化版

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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-N2.5-Pro-GGUF IQ1_S 98.2GB(単体のGPUには収まらない)
2026-09-18 DevQuasar GGUF DevQuasar/nex-agi.Nex-N2.5-Pro-GGUF Q2_K 161.8GB(単体のGPUには収まらない)

このほか、上記以外の投稿者による変換版が 2 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。

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出典

新モデルAgent,Hugging Face,Nex-AGI,Nex-N2.5-Pro,SGLang,確認済み