Nex N2.5 Pro
8430°
এই মডেল চালান
অফার / বিজ্ঞাপন
Nex AGI | 262,144 token context | $0.07/M input, $0.25/M output. Nex-N2.5 হল একটি এজেন্টিক মডেল যা লক্ষ্যকে কার্যকর, যাচাইযোগ্য ফলাফলে রূপান্তর করতে তৈরি। এর মূল শক্তি হল ভিজ্যুয়াল ফিডব্যাক লুপের মধ্যে এজেন্টিক কোডিং: এটি কোডবেস অন্বেষণ করতে পারে, বহু-ফাইল পরিবর্তন বাস্তবায়ন করতে পারে, কমান্ড চালাতে পারে, অ্যাপ্লিকেশন লঞ্চ করতে পারে, ব্রাউজার ও ডেস্কটপ ইন্টারফেসের সাথে ইন্টারঅ্যাক্ট করতে পারে এবং ব্যবহারকারীর দৃষ্টিকোণ থেকে সফটওয়্যার পরীক্ষা করতে পারে। যখন পর্যবেক্ষিত আচরণ প্রত্যাশিত ফলাফলের সাথে মেলে না, Nex-N2.5 সমস্যা নির্ণয় করতে পারে, তার বাস্তবায়ন সংশোধন করতে পারে এবং পুনরায় পরীক্ষা করতে পারে। এটি স্বয়ংক্রিয় সফটওয়্যার ইঞ্জিনিয়ারিং, GUI-ভিত্তিক QA, কম্পিউটার-ব্যবহার অটোমেশন, গভীর গবেষণা এবং বৈজ্ঞানিক ওয়ার্কফ্লোতে বিশেষভাবে কার্যকর, যেখানে সাফল্য পরিবেশে প্রদর্শিত হতে হবে—শুধুমাত্র তৈরি কোড থেকে অনুমান নয়।
এই মডেলের গাইড
Ollama বনাম LM Studio (2026): কোন লোকাল AI অ্যাপ ব্যবহার করবেন, এবং প্রতিটি কোন শীর্ষ মডেল চালায়
লোকাল AI এর জন্য আসলে কত VRAM দরকার?
ওপেন ওয়েটস বনাম ওপেন সোর্স বনাম শুধুমাত্র API: আপনি আসলে কী করতে পারবেন
GGUF ফাইল কী? কোয়ান্টাইজড মডেল ব্যাখ্যা (Q4, Q8, fp8, NF4)
ক্যাপ্টেনের নোটস
2026-10-13 থেকে নোটস
Nex-N2.5-Pro হল Nex AGI-এর ওপেন-ওয়েটস এজেন্টিক মডেল যা বাস্তব পরিবেশে দীর্ঘমেয়াদী টাস্ক সম্পন্ন করার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে, শুধুমাত্র সম্ভাব্য আউটপুট তৈরি করার জন্য নয়। এর প্রধান বৈশিষ্ট্য হল ভিজ্যুয়াল ফিডব্যাক লুপ: এটি কাজ করে, স্ক্রিন পর্যবেক্ষণ করে, ব্যর্থতা নির্ণয় করে, এবং ফলাফল প্রমাণিত সঠিক না হওয়া পর্যন্ত পুনরায় চেষ্টা করে। যদি আপনি এমন মডেল চান যা ব্রাউজার চালাতে পারে, GUI পরীক্ষা করতে পারে, বা স্বায়ত্তশাসিতভাবে বহু-ফাইল কোডবেসে কাজ করতে পারে, এটি তার জন্য তৈরি।
পরিচিত
- এজেন্টিক কোডিং: বহু-ফাইল সম্পাদনা, কমান্ড এক্সিকিউশন, এবং স্ব-সংশোধন।
- কম্পিউটার ব্যবহার ও ব্রাউজার অটোমেশন যা লাইভ ভিজ্যুয়াল ফিডব্যাকের উপর ভিত্তি করে।
- ২৬২,১৪৪ টোকেন প্রসঙ্গ উইন্ডো দীর্ঘ কোডবেস ও গবেষণা সেশনের জন্য।
- স্ব-হোস্টেড ডিপ্লয়মেন্টের জন্য Hugging Face-এ ওপেন ওয়েটস উপলব্ধ।
- একটি তিন-স্তরের পরিবারের অংশ; Pro হল mini ও trillion-parameter Max-এর মধ্যে।
সতর্ক থাকুন
- ওয়েটস ওপেন কিন্তু বাণিজ্যিক ব্যবহারের আগে Hugging Face-এ লাইসেন্স শর্ত পরীক্ষা করুন।
- এত সক্ষম মডেল লোকালি চালাতে হলে শক্তিশালী VRAM প্রয়োজন; হোস্টেড অ্যাক্সেস OpenRouter-এর মাধ্যমে।
- ভিশন ও এজেন্টিক লুপ ল্যাটেন্সি বাড়ায়; সহজ, দ্রুত সম্পন্ন কাজের জন্য উপযুক্ত নয়।
চেষ্টা করার প্রম্পটস
স্বায়ত্তশাসিত বাগ ফিক্স লুপ
আপনার কাছে একটি টার্মিনাল এবং ব্রাউজার আছে। https://github.com/example/sample-app থেকে রিপোজিটরি ক্লোন করুন, টেস্ট স্যুট চালান, প্রথম ব্যর্থ টেস্ট চিহ্নিত করুন, ফাইল জুড়ে এর মূল কারণ অনুসন্ধান করুন, একটি ফিক্স বাস্তবায়ন করুন, এবং টেস্ট আবার চালিয়ে নিশ্চিত করুন ব্যর্থতা মিটিগেট হয়েছে। প্রতিটি ধাপ এবং আপনার পর্যবেক্ষণ দেখান।
স্ক্রিনশট থেকে GUI QA
আমি একটি ওয়েব অ্যাপের চেকআউট ফ্লোর স্ক্রিনশট সংযুক্ত করছি। কোনো UI উপাদান ভাঙা, ভুলভাবে সজ্জিত বা সাধারণ ই-কমার্স নিয়মাবলীর সাথে অসঙ্গতিপূর্ণ আছে কিনা চিহ্নিত করুন। প্রতিটি সমস্যার জন্য আপনি কী দেখছেন, কেন এটি সমস্যা, এবং আজই ডেভেলপার কীভাবে নির্দিষ্টভাবে ঠিক করতে পারে তা বর্ণনা করুন।
গভীর গবেষণা সংশ্লেষণ
ওয়েবে কঠিন-স্টেট ব্যাটারি ইলেক্ট্রোলাইটসের বর্তমান গবেষণার অবস্থা অনুসন্ধান করুন। বাণিজ্যিকীকরণের তিনটি সবচেয়ে উদ্ধৃত প্রযুক্তিগত বাধা চিহ্নিত করুন, প্রতিটি বাধা মোকাবেলায় অন্তত দুটি সাম্প্রতিক পেপার বা ঘোষণা খুঁজে বের করুন, এবং একটি কাঠামোবদ্ধ সারাংশ তৈরি করুন যেখানে আপনি মূল্যায়ন করবেন কোন বাধা সবচেয়ে কাছাকাছি সমাধান হচ্ছে এবং কেন।
তুলনা করুন
- Nex-N2.5-Miniওপেন-ওয়েটস মডেল262,144 টোকেন প্রসঙ্গ · $0.02/M ইনপুট, $0.10/M আউটপুট
- GPT-6 Lunaশুধুমাত্র API মডেল1,050,000 টোকেন প্রসঙ্গ · $0.10/M ইনপুট, $0.50/M আউটপুট
- GPT-5.6 Lunaশুধুমাত্র API মডেল1,050,000 টোকেন প্রসঙ্গ · $0.20/M ইনপুট, $1.20/M আউটপুট
- Claude Opus 5.5শুধুমাত্র API মডেল1,000,000 টোকেন প্রসঙ্গ · $4.00/M ইনপুট, $20.00/M আউটপুট
nex-agi থেকে আরও টেক্সট মডেল
মানুষ যে প্রশ্ন করে
- ওয়েটস কি ওপেন এবং Nex-N2.5-Pro লোকালি চালানো যায়?
- হ্যাঁ, ওয়েটস nex-agi/Nex-N2.5-Pro রিপোজিটরিতে Hugging Face-এ ওপেন সোর্স হিসেবে প্রকাশিত। লোকালি চালানো সম্ভব, তবে মডেলের এজেন্টিক ও ভিশন ক্ষমতার জন্য শক্তিশালী হার্ডওয়্যার প্রয়োজন।
- এর খরচ কত এবং প্রসঙ্গ উইন্ডো কত বড়?
- OpenRouter-এর হোস্টেড API-র মাধ্যমে প্রতি মিলিয়ন ইনপুট টোকেন $0.07 এবং প্রতি মিলিয়ন আউটপুট টোকেন $0.25, প্রসঙ্গ উইন্ডো ২৬২,১৪৪ টোকেন।
- Nex-N2.5-Pro Nex-N2.5-Max এবং Nex-N2.5-mini থেকে কীভাবে আলাদা?
- Pro হল মধ্য-স্তরের বিকল্প: এটি mini-এর মাল্টিমোডাল, কম্পিউটার-ব্যবহার ভিত্তি শেয়ার করে, যেখানে Max একটি আলাদা টেক্সট-শুধুমাত্র বিল্ড যা ১.৬ ট্রিলিয়ন প্যারামিটার মিক্সচার-অফ-এক্সপার্টস আর্কিটেকচারে ট্রিলিয়ন-স্কেলে প্রশিক্ষিত প্রথম।
ক্যাপ্টেনের সিদ্ধান্তএকটি গুরুতর এজেন্টিক কোডিং ও কম্পিউটার-ব্যবহার মডেল যা শুধু কোড তৈরি করে আশা করার পরিবর্তে কাজ ও যাচাইয়ের মধ্যে লুপ বন্ধ করে তার স্থান অর্জন করে।
Hugging Face এ মডেল কার্ড
ক্যাপ্টেন এই নোটস মডেলের নিজস্ব বর্ণনা এবং মডেল কার্ড থেকে লিখেছেন। দাম এবং প্রসঙ্গের আকার লেখার সময় প্রদানকারীর এবং পরিবর্তিত হতে পারে।
Ranking badge
Updated Oct 22, 2026
Made this model? Show this badge on your page.
Paste it into your Hugging Face card or Civitai description.
Also ranked: #59 Hottest Text / LLM model · #59 Hottest Text / LLM text model
Not this creator?
Get your own badge
Nex N2.5 Pro জনপ্রিয়তার প্রবণতা
8 Sep 2026 থেকে হিট স্কোর
হিট স্কোর
8,430°
এই সপ্তাহ
▲
18.5%
8,407° তখন, 8,430° এখন
এই মাস
▲
214%
8,278° তখন, 8,430° এখন
গত বছর
n/a
এখনো প্রকাশ বা ট্র্যাক করা হয়নি
7,000°
ফ্লোর
স্কেল 0° থেকে 9,999° পর্যন্ত চলে। 7,000° এর নিচের সবকিছু সেই মডেলগুলোর জন্য রাখা হয়েছে যেগুলো সম্পর্কে কোনো উৎস এখনো তথ্য দেয়নি, যারা সেখানে একটি স্ট্যান্ড-ইন নম্বর বহন করে যাতে তালিকাগুলো সম্পূর্ণ থাকে। 7,000° হল যেখানে পরিমাপকৃত তথ্য শুরু হয়: বাস্তব তথ্য সহ কিন্তু প্রায় কোনো ডাউনলোড নেই এমন মডেল ফ্লোরে থাকে, এবং পরিমাপগুলো তার উপরে ডিগ্রি পূরণ করে। ফ্লোর মডেল সম্পর্কে কিছু বলে না; শুধুমাত্র তার উপরের ডিগ্রিগুলো বলে, আর সেগুলোই এক মডেলকে অন্য থেকে আলাদা করে।
+1,430°
OpenRouter টোকেন
এই মডেলটি শেষ ৩০ দিনে OpenRouter এর মাধ্যমে 584,908,336,734 টোকেন প্রক্রিয়াজাত করেছে, প্রম্পট এবং উত্তর মিলিয়ে। প্রতি 10,000,000 টোকেনকে ডাউনলোড হিসেবে গণ্য করা হয়, মোট 58,490; শেষ দিনের টোকেন গ্রহণের হারে যোগ হয়। উৎস: OpenRouter (openrouter.ai/rankings)।
বিস্তারিত বিশ্লেষণ দেখাও
এই সাইটের প্রতিটি নম্বর যাচাই করা যায়। এই মডেলের হিট স্কোর 8,430°, এবং এখানে এটি এক এক উপাদান যোগ করে তৈরি হয়েছে, প্রতিটি যোগের পর মোট স্কোর দেখানো হয়েছে: ফ্লোর, প্রতিটি উৎস কত ডিগ্রি যোগ করে, মডেলের ধরনের জন্য বোনাস এবং ওজনের বয়স যা কমিয়ে দেয়। রঙগুলো উপরের চার্টের ব্যান্ড। শেষে গ্লসারি প্রতিটি শব্দের অর্থ ব্যাখ্যা করে।
- 1ফ্লোর থেকে শুরু করো।কেন 7,000° এবং শূন্য নয়: স্কেল 0° থেকে 9,999° পর্যন্ত চলে, এবং 7,000° এর নিচের অংশ সেই মডেলগুলোর জন্য সংরক্ষিত যেগুলো সম্পর্কে কোনো উৎস এখনো তথ্য দেয়নি, যারা সেখানে একটি স্ট্যান্ড-ইন নম্বর বহন করে যাতে তালিকাগুলো সম্পূর্ণ থাকে এবং তথ্যসহ মডেলের থেকে কখনো উপরে না উঠে। 7,000° হল যেখানে পরিমাপকৃত তথ্য শুরু হয়। বাস্তব তথ্য সহ কিন্তু প্রায় কোনো ডাউনলোড নেই এমন মডেল এখানে থাকে; পরবর্তী সবকিছু পরিমাপ, এবং ফ্লোরের উপরে দশটি দশগুণ ধাপ ডাউনলোডে থাকে, প্রতিটি 300°। ফ্লোর সব মডেলের জন্য একই, তাই এটি কিছু নির্ধারণ করে না; তার উপরের ডিগ্রিগুলো নির্ধারণ করে।7,000°চলমান মোট
- 2ডাউনলোড যোগ করুন।মোট 58,490 ডাউনলোড-সমতুল্য, OpenRouter টোকেন থেকে। ডাউনলোড দশ গুণ বাড়ালে একই 300° যোগ হয়, তাই সাইজ গুরুত্বপূর্ণ কিন্তু কখনো স্কোর ছাড়িয়ে যায় না।+1,430°8,430°চলমান মোট
- =হিট স্কোর।এই মডেল সাইটের প্রতিটি তালিকায় কোথায় আছে। আর কিছুই এটা পরিবর্তন করে না।8,430°
শব্দকোষ: এখানে ব্যবহৃত শব্দগুলো
- হিট স্কোর
- একটি সংখ্যা যা দেখায় মডেলটি এখন কতটা ব্যবহৃত এবং চাওয়া হচ্ছে, 0° থেকে 9,999° পর্যন্ত। এই সাইটের প্রতিটি তালিকা যা hottest বলে সেটি এই স্কোর অনুযায়ী সাজানো হয়, আর কিছু নয়।
- ফ্লোর
- প্রতিটি মডেল যার কাছে আসল ডেটা আছে তার জন্য 7,000° থেকে শুরু। স্কেল 0° থেকে 9,999° পর্যন্ত; ফ্লোরের নিচের অংশ স্ট্যান্ড-ইন (ডেটা ছাড়া মডেল) এর জন্য রাখা হয়েছে, যাতে ডেটা থাকা মডেল সবসময় ডেটা ছাড়া মডেলের উপরে থাকে। ফ্লোর সবার জন্য একই এবং কিছু নির্ধারণ করে না; এর উপরের ডিগ্রি গুলোই মাপ।
- ডাউনলোড-সমতুল্য
- যা কিছু স্কোর ডাউনলোড হিসেবে গণনা করে, সব যোগ করা হয়েছে: ডাউনলোড নিজেই, প্রতিটি টরেন্ট সিডার 1,000 হিসেবে, প্রতিটি AI Horde ছবি এবং প্রতিটি জেনারেশন সাইটে রান এক হিসেবে।
- লগ স্কেল
- দশের ভিত্তিতে গণনা, একের ভিত্তিতে নয়: 1,000 থেকে 10,000 ডাউনলোডে যাওয়া একই ডিগ্রি যোগ করে যেমন 10,000 থেকে 100,000 এ যাওয়া। এটা বড় মডেলগুলোকে সবকিছু ছাপিয়ে যাওয়া থেকে রোধ করে।
- লাইক
- প্রতিটি উৎস থেকে থাম্বস আপ এবং লাইক, লগ স্কেলে প্রতিটি ডাউনলোডের অর্ধেক মূল্যমান।
- গ্রহণের হার
- একটি মডেল এখন প্রতিদিন কত ডাউনলোড পাচ্ছে, একটি উৎসের দুই রিডিংয়ের পার্থক্য থেকে। ডাউনলোড টার্মের এক চতুর্থাংশ ওজন।
- পরিমাপ করা এবং অনুমান করা
- পরিমাপ করা মানে একটি উৎসের দুটি রিডিং আছে এবং তার মধ্যে পার্থক্য সত্য। অনুমান করা মানে শুধু আজকের মোট জানা আছে এবং অতীত মডেলের জীবনের উপর ছড়িয়ে দেওয়া হয়েছে; সাইট বলে কোনটি দেখাচ্ছে।
- সিডার
- যে কেউ ওজনের একটি কপি অনলাইনে রাখে অন্যদের টরেন্টের মাধ্যমে ডাউনলোড করার জন্য, অথবা একটি হোস্ট করা মিরর যা একই কাজ করে। প্রতিটি 1,000 ডাউনলোড হিসাবে গণনা হয়।
- AI হোর্ড
- একটি স্বেচ্ছাসেবক নেটওয়ার্ক যা দানকৃত কম্পিউটারে বিনামূল্যে ছবি তৈরি করে। একটি মডেলের সাথে এটি যত ছবি তৈরি করেছে তা প্রকাশ্য, এবং প্রতিটি একটি ডাউনলোড হিসাবে গণ্য হয়।
- জেনারেশন সাইটসমূহ
- সাইটগুলো যারা তাদের নিজস্ব মডেলের কপি হোস্ট করে এবং মানুষকে সেটি দিয়ে ছবি তৈরি করতে দেয়, যেমন PixAI, SeaArt এবং Yodayo। তাদের ডাউনলোড Civitai এর মতো গণনা হয় এবং প্রতিটি জেনারেশন রান একটি ডাউনলোড হিসাবে গণ্য হয়।
- OpenRouter টোকেন
- Claude বা GPT এর মতো API এর মাধ্যমে পরিবেশিত একটি টেক্সট মডেলের ওজন ডাউনলোড করার কিছু থাকে না, তাই এর ব্যবহার টোকেনে পরিমাপ করা হয়: OpenRouter এর মাধ্যমে এটি পড়া এবং লেখা টেক্সটের অংশ, যা অনেক অ্যাপ ব্যবহার করে, গত ৩০ দিনে। প্রতি 10,000,000 টোকেনকে একটি ডাউনলোড হিসেবে গণ্য করা হয়। উৎস: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0।
- পূর্ণ মডেল (চেকপয়েন্ট)
- ওজনগুলো নিজেই, সেই ফাইল যা নিজে থেকে জেনারেট করে। এটি একটি বোনাস পায় কারণ অ্যাড-অনগুলো এর উপর নির্ভর করে।
- LoRA এবং এমবেডিং
- ছোট অ্যাড-অন ফাইল যা অন্য কারো ওজনকে একটি স্টাইল, চরিত্র বা ধারণার দিকে পরিচালিত করে। এগুলো একা চালানো যায় না।
- পরিবার এবং ওজন
- যে বেসের উপর একটি মডেল তৈরি হয়, যেমন SD 1.5, SDXL, Flux বা Wan। প্রতিটি মডেল তার পরিবারের ওজনের রিলিজ তারিখ উত্তরাধিকার সূত্রে পায়।
- বয়স
- পরিবারের ওজন কতদিন আগে বের হয়েছে তার জন্য ডিগ্রি কমানো হয়: বছরে ১৫০°, সর্বোচ্চ ৭৫০° পর্যন্ত। এটি পুরানো ডাউনলোডগুলো ধরে রাখে যেগুলো বছরের পর বছর জমা হয়েছে তালিকার শীর্ষ থেকে ফ্রিজ করে।
- পরিবার বুস্ট
- একটি ছোট, সীমাবদ্ধ ধাক্কা LoRA গুলোর জন্য যেগুলো এই সাইট এখন এগিয়ে দিচ্ছে, সবসময় ব্রেকডাউনে তালিকাভুক্ত থাকে।
- স্ট্যান্ড-ইন স্কোর
- একটি স্থিতিশীল সংখ্যা যা একটি মডেলের জন্য দেওয়া হয় যার কোন উৎস এখনও রিপোর্ট করেনি, যাতে তালিকা সম্পূর্ণ থাকে। এটি কখনোই ডেটা সহ মডেলের উপরে স্থান পায় না।
- নতুন! (গ্রেস পিরিয়ড)
- 7 দিনের কম বয়সী একটি মডেল স্কোরের পরিবর্তে নতুন! দেখায় এবং র্যাঙ্কিংয়ে স্থান পায় না। এর স্কোর প্রথম দিন থেকে গণনা হয়, কিন্তু একদিন বয়সী মডেল দ্রুত বৃদ্ধি পায়, তাই অপেক্ষা না করলে সপ্তাহের #1 সবসময় গতকালের নতুন মডেল হতো, সপ্তাহ ধরে টিকে থাকা মডেলের পরিবর্তে।
- ট্রেন্ড
- একটি মডেলের বৃদ্ধি একটি নির্দিষ্ট সময়ে কেমন হয়েছে তা একই সময়ের মধ্যে সাধারণ মডেলের বৃদ্ধির সাথে তুলনা করে। সাধারণের চেয়ে দ্রুত হলে তা বৃদ্ধি, ধীর হলে পতন হিসেবে পড়ে।
- সাধারণ মডেল
- ক্যাটালগের মাঝামাঝি: অর্ধেক মডেল একটি সংখ্যার সাথে সময়কালে দ্রুত বৃদ্ধি পেয়েছে, অর্ধেক ধীর।
এই মডেলের জনপ্রিয়তা ক্যাটালগের বাকি অংশের তুলনায় কেমন পরিবর্তিত হয়েছে: প্রতিটি সময়কালে ডাউনলোড, লাইক এবং ব্যবহারের বৃদ্ধি, একই সময়কালের জন্য সাধারণ মডেলের বৃদ্ধির সাথে তুলনা করে, এবং সেই সময়ের হিট স্কোর। সাধারণ বৃদ্ধির উপরে থাকলে তা বৃদ্ধি, নিচে থাকলে পতন বোঝায়। অতীত আজকের মোট থেকে পুনর্গঠিত, মডেলের প্রথম দিন এবং যেখানে দুইটি রিডিং আছে সেখানে ডাউনলোডের গতি মাপা হয়েছে; একটি মডেল যা সময়কালের শুরুতে ছিল না তা n/a দেখায়।
Nex N2.5 Pro হলো Text / LLM ফ্যামিলির একটি টেক্সট মডেল, যা ModelTrends.ai-তে তালিকাভুক্ত; এটি ওপেন সোর্স AI ছবি, ভিডিও ও টেক্সট মডেলের একটি শুধু-পড়ার ক্যাটালগ। অন্য Text / LLM মডেলের সাথে তুলনা করুন আর হিট স্কোর দেখে ট্রেন্ড বুঝুন।
মডেল ফ্যামিলি অনুযায়ী দেখুন
Text / LLM মডেল
434
Anima মডেল
528
Chroma মডেল
19
Fibo মডেল
2
Flux মডেল
1,496
Flux 2 / Klein মডেল
1,239
Flux 3 মডেল
3
Moss মডেল
3
Iris মডেল
1
MiniMax H3 মডেল
364
Hunyuan মডেল
204
Ideogram মডেল
20
Krea2 মডেল
717
Qwen মডেল
20
Qwen2 মডেল
47
Ltx2 মডেল
153