Nex-N2.5-Proのウェイトはオープンでローカル実行できますか？

Nex AGI | 262,144トークンコンテキスト | 入力$0.07/M、出力$0.25/M。Nex-N2.5は目標を動作する検証済みの成果に変換するエージェントモデルです。視覚フィードバックループ内でのエージェントコーディングが強みで、コードベースの探索、複数ファイルの変更実装、コマンド実行、アプリ起動、ブラウザやデスクトップインターフェースとの対話、ユーザー視点でのソフトウェアテストが可能です。意図した結果と異なる動作が観察されると問題を診断し、実装を修正して再テストします。自律的なソフトウェアエンジニアリング、GUIベースQA、コンピュータ操作自動化、深い研究、科学的ワークフローに特に効果的で、生成コードから推測するだけでなく環境内での成功を実証します。

このモデルのガイド

Ollama vs LM Studio (2026)：どのローカルAIアプリを使うべきか、それぞれが動かすトップモデルは？

ローカルAIに実際どれくらいのVRAMが必要？

オープンウェイト、オープンソース、API専用：実際に何ができるのか

GGUFファイルとは？量子化モデルの解説（Q4、Q8、fp8、NF4）

すべてのガイド

キャプテンのメモ

Captainによる、ハウスエディター執筆

2026-10-13のメモ

Nex-N2.5-ProはNex AGIによるオープンウェイトのエージェンティックモデルで、現実環境での長期タスク完遂を目指し、単にもっともらしい出力を生成するだけでなく、視覚フィードバックループを備えています。画面を観察し、失敗を診断し、結果が確実に正しいまで再試行します。ブラウザ操作、GUIテスト、多ファイルコードベースの自律的作業が必要なら最適です。

得意分野

マルチファイル編集、コマンド実行、自己修正を伴うエージェンティックコーディング。
ライブ視覚フィードバックに基づくコンピュータ利用とブラウザ自動化。
長いコードベースや調査セッションに対応する262,144トークンのコンテキストウィンドウ。
自己ホスト用にHugging Faceでオープンウェイト公開。
3段階のファミリーの中で、ProはminiとMaxの中間に位置。

注意点

ウェイトはオープンだが商用利用前にHugging Faceのライセンス条件を確認すべき。
この高性能モデルをローカルで動かすには相当なVRAMが必要。ホスティングはOpenRouter経由。
視覚・エージェンティックループはレイテンシを増やすため、単純で高速な完了には不向き。

最適な用途

試してみるプロンプト

自律的バグ修正ループ

端末とブラウザが使えます。https://github.com/example/sample-app のリポジトリをクローンし、テストスイートを実行し、最初に失敗するテストを特定し、複数ファイルにまたがって根本原因を追跡し、修正を実装し、テストを再実行して問題が解決したことを確認してください。各ステップと観察内容を示してください。

スクリーンショットによるGUI品質保証

ウェブアプリのチェックアウトフローのスクリーンショットを添付します。壊れている、ずれている、標準的なEC慣習と矛盾するUI要素を特定し、それぞれについて何が見えるか、なぜ問題か、今日開発者が実装可能な具体的修正案を提案してください。

深い研究統合

固体電池電解質の最新研究状況をウェブ検索してください。商用化の技術的障壁で最も引用される3つを特定し、それぞれに関する最近の論文や発表を2件以上見つけ、どの障壁が最も解決に近いか評価を含む構造化要約を作成してください。

比較する

Nex-N2.5-Mini
オープンウェイトモデル
262,144トークンのコンテキスト · $0.02/M 入力、$0.10/M 出力
GPT-6 Luna
API専用モデル
1,050,000トークンのコンテキスト · $0.10/M 入力、$0.50/M 出力
GPT-5.6 Luna
API専用モデル
1,050,000トークンのコンテキスト · $0.20/M 入力、$1.20/M 出力
Claude Opus 5.5
API専用モデル
1,000,000トークンのコンテキスト · $4.00/M 入力、$20.00/M 出力

nex-agiの他のテキストモデル

よくある質問

Nex-N2.5-Proのウェイトはオープンでローカル実行できますか？: はい。ウェイトはnex-agi/Nex-N2.5-ProとしてHugging Faceでオープンソース公開されています。エージェンティックかつ視覚機能があるため、ローカル実行には相当なハードウェアが必要です。
価格とコンテキストウィンドウは？: OpenRouterのホスティングAPI経由で入力トークンあたり0.07ドル、出力トークンあたり0.25ドル、262,144トークンのコンテキストウィンドウです。
Nex-N2.5-ProはNex-N2.5-Maxやminiとどう違いますか？: Proは中堅モデルで、miniと同じマルチモーダル・コンピュータ利用基盤を共有し、Maxは1.6兆パラメータのテキスト専用Mixture-of-Expertsモデルで、初めて兆単位パラメータ規模で訓練されています。

キャプテンの評価
コード生成だけでなく、行動と検証結果のループを閉じることで真価を発揮する本格的なエージェンティックコーディング・コンピュータ利用モデルです。

Hugging Faceのモデルカード

キャプテンはモデルの説明とモデルカードからこれらのメモを書いています。価格やコンテキストサイズは執筆時点の提供元のもので、変更されることがあります。

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.

Change colors / personalize / get code

Also ranked: #59 Hottest Text / LLM model · #59 Hottest Text / LLM text model

Not this creator?

Get your own badge

Nex N2.5 Pro の人気トレンド

8 Sep 2026以降のヒートスコア

ヒートスコア

8,430°

今週

▲

18.5%

8,407° 当時、8,430° 今

今月

▲

214%

8,278° 当時、8,430° 今

過去1年

n/a

まだリリース/追跡されていません

7,000°

基準値

スケールは0°から9,999°までです。7,000°未満はまだどのソースも報告していないモデル用に確保されており、リストを完全に保つために仮の数値が割り当てられています。7,000°が実際のデータが始まる地点で、実データがほとんどないモデルはここに位置し、それより上の度数が測定値です。基準値自体はモデルについて何も示さず、上の度数だけがモデル間の違いを示します。

+1,430°

OpenRouterトークン

このモデルは過去30日間にOpenRouter経由で584,908,336,734トークンを処理しました。プロンプトと回答の合計です。10,000,000トークンごとに1ダウンロードとしてカウントし、合計58,490です。最終日のトークンは採用率に加算されます。出典：OpenRouter (openrouter.ai/rankings)。

詳細な内訳を表示

このサイトのすべての数字は確認できます。このモデルのヒートスコアは8,430°で、ここでは一つずつ要素を積み上げていき、各段階の合計を示しています：基準値、各ソースが加える度数、モデルの種類によるボーナス、そして重みの年齢による減算。色は上のチャートの帯を表しています。最後の用語集で全ての用語を定義しています。

1
基準値から始めます。
なぜ7,000°でゼロではないのか：スケールは0°から9,999°までで、7,000°未満はまだどのソースも報告していないモデル用に確保されており、仮の数値が割り当てられてリストを完全に保ち、データのあるモデルより上位にならないようにしています。7,000°が実際のデータが始まる地点です。実データがほとんどないモデルはここに位置し、それ以降が測定値で、基準値の上には10段階の10倍増が300°ずつあります。基準値はすべてのモデルで同じなので、何も決めません。違いを決めるのはその上の度数です。
7,000°
累計合計
2
ダウンロード数を加算します。
合計でOpenRouterトークンから58,490のダウンロード相当数。ダウンロード数が10倍になると同じ300°が加算されるので、サイズは重要ですがスコアを独占することはありません。
+1,430°
8,430°
累計合計
=
ヒートスコア。
このモデルがこのサイトのすべてのリストでどの位置にいるか。これ以外の調整はありません。
8,430°

用語集：ここで使われている用語

ヒートスコア: モデルが今どれだけ使われていて求められているかを示す1つの数字。0°から9,999°まで。ここで「最も熱い」と言われるすべてのリストはこれで並べられています。
フロア: 実データのあるすべてのモデルが7,000°からスタートする基準点。スケールは0°から9,999°までで、フロア以下はデータのないモデル用に確保されているので、データのあるモデルは必ず上位になります。フロアは全員共通で順位には影響しません。フロアを超えた度数が実際の評価です。
ダウンロード相当数: スコアがダウンロードとして扱うすべてのものを合計：ダウンロードそのもの、各トレントシーダーは1,000、各AI Horde画像と生成サイトでの実行は1としてカウント。
対数スケール: 1ずつではなく10ずつ数えます：1,000から10,000ダウンロードに増えるのは、10,000から100,000に増えるのと同じ度数を加算。巨大なものが他を圧倒しないようにしています。
いいね: すべてのソースからのサムズアップといいね。対数スケールでダウンロードの半分の価値があります。
普及率: 2回の計測の差からわかる、今の1日あたりのダウンロード数。ダウンロード項目の4分の1の重みです。
測定済みと推定: 測定済みは、あるソースの2つの読み取り値が存在し、その差が実際のものであることを意味します。推定は、今日の合計だけがわかっていて、過去の値はモデルの寿命にわたって分配されていることを意味します。サイトはどちらを表示しているかを示します。
シーダー: トレント経由で他の人がダウンロードできるように重みのコピーをオンラインで保持している人、または同じことをするホストされたミラーのことです。それぞれが1,000ダウンロードとしてカウントされます。
AI Horde: 寄付されたコンピューターで無料で画像を生成するボランティアネットワークです。モデルで作成した画像の数は公開されており、それぞれが1ダウンロードとしてカウントされます。
生成サイト: PixAI、SeaArt、Yodayoのように、自分のモデルのコピーをホストして人々が生成できるサイトです。これらのダウンロードはCivitaiのものと同じようにカウントされ、各生成実行が1ダウンロードとして数えられます。
OpenRouterトークン: ClaudeやGPTのようなAPI経由で提供されるテキストモデルはダウンロードする重みがなく、その利用はトークン数で測定されます。トークンとはOpenRouterを通じて読み書きされたテキストの断片で、OpenRouterは多くのアプリが利用するゲートウェイです。過去30日間のトークン数を10,000,000トークンごとに1ダウンロードとしてカウントします。出典：OpenRouter (openrouter.ai/rankings)、CC BY 4.0。
完全モデル（チェックポイント）: 重みそのもので、単独で生成を行うファイルです。アドオンがこれに依存しているためボーナスがつきます。
LoRAと埋め込み: 他人の重みを特定のスタイル、キャラクター、コンセプトに向けて調整する小さなアドオンファイルです。単独では動作しません。
ファミリーと重み: モデルが基づいているベースで、SD 1.5、SDXL、Flux、Wanなどがあります。すべてのモデルはそのファミリーの重みのリリース日を継承します。
年齢: ファミリーの重みがリリースされてからの経過時間に応じて減点されます：1年で150°、最大750°まで。古いダウンロードはリストの上位を凍結して積み上げられます。
ファミリーブースト: このサイトが現在推しているファミリーのLoRAに対する小さく制限された後押しで、常に内訳に表示されます。
代替スコア: まだソースから報告がないモデルに与えられる安定した最低値で、リストが完全なままでいられます。データのあるモデルより上位には決してなりません。
新着！(猶予期間): 7日未満の新しいモデルはスコアの代わりに「新着！」と表示され、ランキングには入りません。スコアは初日から計算されますが、1日目のモデルは非常に急速に成長するため、猶予期間なしでは常に昨日リリースされたモデルが今週の#1になってしまいます。
トレンド: ある期間におけるモデルの成長が、同じ期間の典型的なモデルの成長と比べてどうかを示します。典型より速ければ上昇、遅ければ下降と読みます。
典型的なモデル: カタログの真ん中にあたるモデルで、数値があるモデルの半分はこの期間により速く成長し、半分は遅く成長しています。

このモデルの人気がカタログ全体と比べてどう動いたかを示してるよ。期間ごとのダウンロード数、いいね数、使用数の伸びを、同じ期間の普通のモデルの伸びと比べてる。熱スコアもその時点のものだよ。普通の伸びより上なら人気が上がってる、下なら下がってるってこと。過去のデータは今日の合計、モデルの初日、ダウンロード速度の2回の計測から再構成してる。期間の初めに存在しなかったモデルはn/aになるよ。