AAirunsВойти

← Все модели

Карточка модели

Nex-N2-Pro

nex-agi/nex-n2-pro
Сравнить с другой моделью

Характеристики

Семейство
—
Контекст (макс. по поставщикам)
262 тыс. токенов
Ввод (объединено)
текст, изображения
Вывод (объединено)
текст
Возможности
рассуждение, инструменты, структурированный вывод, вложения
Поставщиков
1

Значения объединены по всем поставщикам; у конкретного поставщика они могут быть уже. Точные данные — в таблице ниже.

Поставщики и цены

ПоставщикID у поставщикаКонтекстВвод, $/1MВывод, $/1MКэш чтениеКэш записьИнференс
SiliconFlownex-agi/Nex-N2-Pro262 тыс.$0.5$2.5$0.25——

«Доступен» — у Airuns настроен системный ключ этого поставщика, модель можно запускать прямо сейчас.

Hugging Face

Автоматическое совпадение по имени
Репозиторий
nex-agi/Nex-N2-Pro
Скачивания
921
Лайки
375
Лицензия
apache-2.0
Задача
text-generation
Библиотека
transformers
Доступ к весам
открытый доступ
Обновлено
11.06.2026
Скачать с Hugging FaceСкачать с ModelScope

README · nex-agi/Nex-N2-Pro

Отрывок на языке оригинала:

---

🤗 Model&nbsp&nbsp | &nbsp&nbsp 🔀 OpenRouter (Enjoy two weeks free starting June 9!)&nbsp&nbsp | &nbsp&nbsp 💻 Github&nbsp&nbsp | &nbsp&nbsp 🧭 ModelScope&nbsp&nbsp | &nbsp&nbsp

An agentic model with Agentic Thinking.

Today, we are officially releasing and open-sourcing our next-generation model, Nex-N2 — an agent model built for real-world productivity scenarios. With first-tier coding and agentic capabilities, Nex-N2 keeps driving complex, long-horizon tasks forward in real environments to deliver stable, end-to-end results.

Over the past year, a paradigm shift led by Vibe Coding and Harness Engineering has been redefining the limits of LLM agents. From dialogue, to reasoning, to agents that execute long-horizon tasks with environmental feedback, the tasks models must handle keep growing harder, the contexts longer, and the environments more realistic. The core of next…

Читать дальше на Hugging Face →

Бенчмарки из README

Terminal-Bench 2.1

GPT-5.583.4
Nex-N2-Pro75.3
DeepSeek-V4-Pro72.0
Opus 4.769.7
MiniMax M366.0
Nex-N2-mini60.7
GLM-5.158.7

GPQA Diamond

Opus 4.794.2
GPT-5.593.6
Nex-N2-Pro90.7
Kimi-K2.690.5
DeepSeek-V4-Pro90.1
GLM-5.186.2
Nex-N2-mini82.6

IFEval

Kimi-K2.694.5
GLM-5.194.5
Nex-N2-Pro94.0
DeepSeek-V4-Pro91.9
Nex-N2-mini89.1

Данные авторов модели из README на Hugging Face; методики тестирования могут отличаться между моделями.

Источник каталога: https://models.dev/api.json. Получено: 01.11.2026 02:00 UTC. Цены и лимиты — данные источника; перед использованием проверяйте условия поставщика.