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Nex-AGI 开源 Nex-N2.5：mini、Pro、Max 三档模型齐发，SWE-Bench Pro 超越 GPT-5.6

公众号文章
Nex-AGI 是由上海创智学院发起的创新联盟，旨在建设一个可持续的能动性闭环开源生态。今天，Nex-AGI 正式开源 Nex-N2.5，一个面向真实环境长程任务的智能体模型家族，包含 Mini、Pro、Max 三个版本。
Nex-N2.5 三档模型
三款模型共享“智能体后训练”这一主线，按任务与部署规模形成组合：
  • Mini 与 Pro 延续 Nex-N2 的多模态底座，重点强化计算机使用、网页浏览与视觉辅助的能动性；
  • Max 建立在 DeepSeek-V4-Pro-Base 之上，采用 1.6T 总参、每 Token 激活 49B 的纯文本 MoE 架构，是官方首次在万亿参数规模完成的完整后训练。
在多项权威基准中，Nex-N2.5 与 Claude Opus 5、GPT-5.6 Sol 等顶尖闭源模型互有高低；Max 以 92.6 拿下 BrowseComp 表内最佳、Pro 以 87.4 拿下 OSWorld-G 表内最佳。
ModelScope：
https://modelscope.cn/collections/nex-agi/Nex-N25

GitHub：
https://github.com/nex-agi/Nex-N2.5

blog：
https://nex-agi.com/
01

效果与能力

真实 Agent 任务（Nex-N2.5 Max）

案例一：芯片设计

任务从一份存在缺陷的 CRC16-CCITT 流式加速器 RTL 出发，Nex-N2.5 Max 修复逐周期握手、忙碌状态、末字节处理和单周期完成信号，并调用 Verilator、Icarus Verilog、Yosys 与 OpenROAD 完成功能验证、综合及 Sky130 HD 布局布线。

最终通过隐藏功能回归与完整物理实现，生成 GDS、DEF、SPEF 和门级网表；Setup / Hold TNS、详细布线违例均为 0，报告 Fmax 约 386 MHz。

案例二：CAD 设计，用 Python 驱动 SolidWorks 装配机械臂

Nex-N2.5 Max 通过 Python 调用 SolidWorks COM，从零件建模、关节定位到整体装配，构建具有工业产品外观的机械臂。设计以深灰骨架、橙色装甲和金属关节组织结构，补充双指夹爪、分层外壳、法兰与紧固件。

演示视频、装配视图和爆炸视图共同呈现从参数化设计到 CAD 装配的过程，以及各部件的空间关系。
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    案例三：凝聚态物理

    围绕 R3c BiFeO₃ 材料的磁控极化问题，Nex-N2.5 Max 模拟不同磁矩方向下的电极化变化，用路径角度—极化曲线呈现磁态与极化的耦合关系。结果图将晶体结构、磁矩旋转路径和计算曲线联系起来，为分析磁态如何调控电极化提供依据，也展示了低功耗磁电存储相关材料问题的研究过程。

    案例四：复杂前端

    从“用 SVG 画一只骑自行车的鹈鹕”，到第一人称高达空战、可拆解重拼的乐高城市，Nex-N2.5 Max 将简短自然语言需求转化为可直接体验的前端作品，围绕每个创意补全场景、交互控件与反馈机制，把 SVG 动画、三维场景与游戏逻辑组织成完整页面。
    第一人称高达空战
    骑自行车的鹈鹕与乐高城市

    Vision Agentic 任务（Nex-N2.5 Pro）

    案例五：长程游戏操作

    任务从《宝可梦 白金》的新游戏开始，要求 Nex-N2.5 Pro 仅凭游戏画面与正常按键，自主阅读对话、寻找路线、推进剧情，并管理队伍的体力、招式与战斗策略。目标是击败黑金道馆的飘太，获得第一枚煤炭徽章；过程涵盖探索、训练、补给和失败后的策略调整，获胜后还需通过游戏内保存与重新载入确认徽章进度。
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        案例六：Office 办公，LibreOffice 三件套的真实工作流

        Nex-N2.5 Pro 阅读 UNEP《Emissions Gap Report 2024》，核对报告标题、章节结构和关键数据，再在 LibreOffice Writer 中整理研究笔记。

        正文提炼短结论与证据信号，独立附录记录来源、可见页面核查和信息使用范围，使结论能够回到原报告查证。最终保存为两页可编辑文档，并逐页复核内容与排版。
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              案例七：创意设计，从 Inkscape 概念图到 Blender 渲染

              Nex-N2.5 Pro 先在 Inkscape 中通过图形界面逐步绘制机甲概念板，确定身体比例、装甲轮廓、剑盾装备与配色，再将二维设计转化为 Blender 中的 58 个独立网格分件。

              建模过程补全侧面厚度、背部推进器和连接结构，配置金属装甲、深色内构与能量自发光材质，最后加入相机、灯光和展示底座，完成 Eevee 渲染。
              Inkscape 概念图与 Blender 渲染

              案例八：Vision2Context

              许多 Agent 任务受限于用户个性化上下文：例如申请公司 API 额度，模型需要了解内部平台、申请入口与审批流程。

              Nex-N2.5 Pro 根据用户授权范围，从主动录制的示范视频或日常屏幕观察中提取这些信息，生成可复用的个性化 Skills，供 NorthCUA、OpenClaw 等 Agent 使用。

              两段视频以差旅场景串联操作示范理解、Skill 生成和后续 Computer Use 执行。
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                  02

                  技术解读

                  NexRT 推理基础设施

                  NexRT 是面向 Nex-N2.5-Pro 的单请求推理引擎，支持在 8 张 H100 或 H200 GPU 上运行普通解码、MTP 和 DFlash。通过定制 CUDA 内核、完整解码 CUDA Graph 和 GPU 直接通信，NexRT 优化从嵌入、注意力、MoE 到采样的整个解码路径。

                  NexRT 使用 SGLang 完成预填充，并在预填充与解码引擎之间共享路由专家权重；上下文并行注意力进一步减少长上下文中的重复 KV 读取。
                  NexRT 推理界面
                  NexRT 吞吐性能
                  03

                  部署与推理
                  模型下载（以 Max 为例）：
                  modelscope download \
                    --model nex-agi/Nex-N2.5-Max \
                    --local_dir ./Nex-N2.5-Max
                  官方提供预置定制 SGLang 分支的 Docker 镜像 nexagi/sglang:v0.5.18-nex-patch，三个尺寸的启动命令如下。

                  Nex-N2.5-Max（2 节点 16 × H200）

                  docker run --gpus all --shm-size 32g --network host \
                    -v /path/to/your/model:/model \
                    nexagi/sglang:v0.5.18-nex-patch \
                    python3 -m sglang.launch_server \
                      --model-path /path/to/your/model \
                      --trust-remote-code \
                      --host 0.0.0.0 --port 8000 \
                      --nnodes 2 --node-rank "${NODE_RANK}" \
                      --dist-init-addr "${MASTER_ADDR}:5000" \
                      --tp 16 --pp-size 1 --dp 1 --ep-size 16 \
                      --attention-backend dsv4 \
                      --kv-cache-dtype fp8_e4m3 \
                      --page-size 256 \
                      --moe-a2a-backend deepep --moe-runner-backend deep_gemm \
                      --moe-dense-tp-size 1 --deepep-mode auto \
                      --context-length 262144 \
                      --mem-fraction-static 0.84 \
                      --chunked-prefill-size 8192 --enable-mixed-chunk \
                      --disable-overlap-schedule --max-running-requests 64 \
                      --cuda-graph-max-bs-decode 64 \
                      --cuda-graph-backend-decode full \
                      --cuda-graph-backend-prefill disabled \
                      --chat-template /path/to/nex-n2.5-max/chat_template.jinja \
                      --reasoning-parser deepseek-r1 \
                      --tool-call-parser qwen3_coder

                  Nex-N2.5-Pro（单机 8 × H100，权重发布后适用）

                  docker run --gpus all --shm-size 32g --ipc=host \
                    -p 30000:30000 -v /path/to/your/model:/model \
                    nexagi/sglang:v0.5.18-nex-patch \
                    python3 -m sglang.launch_server \
                      --model-path /model \
                      --tp 8 --host 0.0.0.0 --port 30000 \
                      --reasoning-parser qwen3 \
                      --tool-call-parser qwen3_coder \
                      --chat-template /path/to/nex-N2.5-Pro/chat_template.jinja \
                      --mamba-scheduler-strategy extra_buffer

                  Nex-N2.5-mini（单机 2 × H100）

                  docker run --gpus all --shm-size 32g --ipc=host \
                    -p 30000:30000 -v /path/to/your/model:/model \
                    nexagi/sglang:v0.5.18-nex-patch \
                    python3 -m sglang.launch_server \
                      --model-path /model \
                      --tp 2 --host 0.0.0.0 --port 30000 \
                      --reasoning-parser qwen3 \
                      --tool-call-parser qwen3_coder \
                      --chat-template /path/to/nex-N2.5-mini/chat-template.jinja \
                      --mamba-scheduler-strategy extra_buffer
                  采样与思考模式：官方推荐 temperature=0.7、top_p=0.95、top_k=40。通过 reasoning_effort 控制思考行为：none 不思考直接回答，medium（默认）自适应思考，high 始终思考。

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