Nex N2.5 Pro
8430°
รันโมเดลนี้
ข้อเสนอ / โฆษณา
Nex AGI | บริบท 262,144 โทเค็น | $0.07/M อินพุต, $0.25/M เอาต์พุต Nex-N2.5 เป็นโมเดลตัวแทนที่สร้างขึ้นเพื่อเปลี่ยนเป้าหมายให้เป็นผลลัพธ์ที่ทำงานได้และได้รับการยืนยัน จุดแข็งหลักคือการเขียนโค้ดตัวแทนภายในวงจรป้อนกลับภาพ: สามารถสำรวจโค้ดเบส ดำเนินการเปลี่ยนแปลงหลายไฟล์ รันคำสั่ง เปิดแอปพลิเคชัน โต้ตอบกับเบราว์เซอร์และอินเทอร์เฟซเดสก์ท็อป และทดสอบซอฟต์แวร์จากมุมมองผู้ใช้ เมื่อพฤติกรรมที่สังเกตไม่ตรงกับผลลัพธ์ที่ตั้งใจไว้ Nex-N2.5 สามารถวินิจฉัยปัญหา แก้ไขการดำเนินการ และทดสอบอีกครั้ง ทำให้มีประสิทธิภาพสูงสำหรับวิศวกรรมซอฟต์แวร์อัตโนมัติ การตรวจสอบคุณภาพ GUI ระบบอัตโนมัติการใช้คอมพิวเตอร์ การวิจัยเชิงลึก และเวิร์กโฟลว์ทางวิทยาศาสตร์ที่ต้องแสดงความสำเร็จในสภาพแวดล้อม ไม่ใช่แค่สรุปจากโค้ดที่สร้างขึ้น
คู่มือสำหรับโมเดลนี้
Ollama กับ LM Studio (2026): แอป AI ท้องถิ่นตัวไหนใช้ดี และแต่ละตัวรันโมเดลชั้นนำอะไรได้บ้าง
ฉันต้องการ VRAM เท่าไหร่สำหรับ AI ท้องถิ่นจริงๆ?
น้ำหนักเปิด vs โอเพนซอร์ส vs API-only: สิ่งที่คุณทำได้จริงๆ
ไฟล์ GGUF คืออะไร? อธิบายโมเดลควอนไทซ์ (Q4, Q8, fp8, NF4)
บันทึกของกัปตัน
บันทึกจาก 2026-10-13
Nex-N2.5-Pro เป็นโมเดล agentic แบบเปิดน้ำหนักจาก Nex AGI ที่ออกแบบมาเพื่อทำงานระยะยาวในสภาพแวดล้อมจริง ไม่ใช่แค่สร้างผลลัพธ์ที่ดูสมเหตุสมผล คุณสมบัติเด่นคือวงจรป้อนกลับด้วยภาพ: โมเดลจะทำการกระทำ สังเกตหน้าจอ วิเคราะห์ข้อผิดพลาด และลองใหม่จนกว่าผลลัพธ์จะแน่ชัดว่าถูกต้อง หากคุณต้องการโมเดลที่สามารถควบคุมเบราว์เซอร์ ทดสอบ GUI หรือทำงานผ่านฐานโค้ดหลายไฟล์ได้อย่างอิสระ โมเดลนี้ถูกสร้างมาเพื่อสิ่งนั้น
เป็นที่รู้จักสำหรับ
- การเขียนโค้ดแบบ agentic ที่แก้ไขหลายไฟล์ รันคำสั่ง และแก้ไขตัวเองได้
- การใช้งานคอมพิวเตอร์และอัตโนมัติเบราว์เซอร์โดยอิงจากป้อนกลับภาพสด
- หน้าต่างบริบท 262,144 โทเค็น สำหรับฐานโค้ดยาวและเซสชันวิจัย
- น้ำหนักเปิดเผยบน Hugging Face สำหรับการติดตั้งใช้งานเอง
- เป็นส่วนหนึ่งของตระกูลสามระดับ; Pro อยู่ระหว่าง mini และ Max ที่มีพารามิเตอร์ล้านล้านตัว
ระวัง
- น้ำหนักเปิดเผยแต่ตรวจสอบเงื่อนไขใบอนุญาตบน Hugging Face ก่อนใช้งานเชิงพาณิชย์
- การรันโมเดลที่มีความสามารถสูงนี้ในเครื่องต้องการ VRAM สูงมาก; การเข้าถึงผ่านโฮสต์มีผ่าน OpenRouter
- วงจรป้อนกลับด้วยภาพและ agentic เพิ่มความหน่วงเวลา; ไม่เหมาะกับงานที่ต้องการความเร็วและเรียบง่าย
คำสั่งที่ควรลอง
วงจรแก้บั๊กอัตโนมัติ
คุณสามารถเข้าถึงเทอร์มินัลและเบราว์เซอร์ได้ คลอนรีโพสิตอรีที่ https://github.com/example/sample-app รันชุดทดสอบ หาข้อผิดพลาดทดสอบตัวแรก ติดตามสาเหตุรากฐานข้ามไฟล์ แก้ไข และรันทดสอบอีกครั้งเพื่อยืนยันว่าข้อผิดพลาดถูกแก้ไขแล้ว แสดงแต่ละขั้นตอนและสิ่งที่คุณสังเกตเห็น
ตรวจสอบคุณภาพ GUI จากภาพหน้าจอ
ผมแนบภาพหน้าจอของกระบวนการชำระเงินในเว็บแอป ระบุองค์ประกอบ UI ที่ดูเสียหาย ไม่ตรงตำแหน่ง หรือไม่สอดคล้องกับมาตรฐานอีคอมเมิร์ซ สำหรับแต่ละปัญหา อธิบายสิ่งที่เห็น ทำไมถึงเป็นปัญหา และแนะนำวิธีแก้ไขที่นักพัฒนาสามารถทำได้วันนี้
สังเคราะห์งานวิจัยเชิงลึก
ค้นคว้าข้อมูลออนไลน์เกี่ยวกับสถานะปัจจุบันของการวิจัยอิเล็กโทรไลต์แบตเตอรี่แบบโซลิดสเตต ระบุสามอุปสรรคทางเทคนิคที่ถูกอ้างอิงมากที่สุดสำหรับการพาณิชย์ หาบทความหรือประกาศล่าสุดอย่างน้อยสองชิ้นที่เกี่ยวข้องกับแต่ละอุปสรรค และสรุปอย่างมีโครงสร้างพร้อมประเมินว่าอุปสรรคใดใกล้จะแก้ไขได้ที่สุดและเพราะเหตุใด
เปรียบเทียบกับ
- Nex-N2.5-Miniโมเดลที่เปิดน้ำหนักบริบท 262,144 โทเค็น · ป้อน $0.02/M, ส่งออก $0.10/M
- GPT-6 Lunaโมเดลสำหรับ API เท่านั้นบริบท 1,050,000 โทเค็น · ป้อน $0.10/M, ส่งออก $0.50/M
- GPT-5.6 Lunaโมเดลสำหรับ API เท่านั้นบริบท 1,050,000 โทเค็น · ป้อน $0.20/M, ส่งออก $1.20/M
- Claude Opus 5.5โมเดลสำหรับ API เท่านั้นบริบท 1,000,000 โทเค็น · ป้อน $4.00/M, ส่งออก $20.00/M
โมเดลข้อความเพิ่มเติมจาก nex-agi
คำถามที่คนถาม
- น้ำหนักเปิดเผยและฉันสามารถรัน Nex-N2.5-Pro ในเครื่องได้ไหม?
- ใช่ น้ำหนักเปิดเผยเป็นโอเพนซอร์สบน Hugging Face ในรีโพสิตอรี nex-agi/Nex-N2.5-Pro การรันในเครื่องเป็นไปได้ แต่ความสามารถ agentic และวิชันของโมเดลต้องการฮาร์ดแวร์ที่มีประสิทธิภาพสูง
- Nex-N2.5-Pro ราคาเท่าไหร่และหน้าต่างบริบทมีขนาดเท่าไหร่?
- ผ่าน API ที่โฮสต์บน OpenRouter ราคาอยู่ที่ $0.07 ต่อหนึ่งล้านโทเค็นอินพุต และ $0.25 ต่อหนึ่งล้านโทเค็นเอาต์พุต โดยมีหน้าต่างบริบทขนาด 262,144 โทเค็น
- Nex-N2.5-Pro แตกต่างจาก Nex-N2.5-Max และ Nex-N2.5-mini อย่างไร?
- Pro เป็นตัวเลือกระดับกลาง: มีพื้นฐานมัลติโมดัลและการใช้งานคอมพิวเตอร์เหมือน mini ขณะที่ Max เป็นรุ่นแยกที่รองรับเฉพาะข้อความ บนสถาปัตยกรรม Mixture-of-Experts ขนาด 1.6 ล้านล้านพารามิเตอร์ ซึ่งฝึกที่ระดับล้านล้านพารามิเตอร์เป็นครั้งแรก
คำตัดสินของกัปตันโมเดล agentic สำหรับเขียนโค้ดและใช้งานคอมพิวเตอร์ที่จริงจัง ซึ่งสร้างความแตกต่างด้วยการปิดวงจรระหว่างการกระทำและผลลัพธ์ที่ตรวจสอบได้ ไม่ใช่แค่สร้างโค้ดแล้วหวังว่าจะถูกต้อง
บัตรโมเดลบน Hugging Face
กัปตันเขียนบันทึกเหล่านี้จากคำอธิบายและบัตรโมเดลของโมเดล ราคากับขนาดบริบทเป็นของผู้ให้บริการในเวลาที่เขียนและอาจเปลี่ยนแปลงได้
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
แนวโน้มความนิยมของ Nex N2.5 Pro
คะแนนความร้อนตั้งแต่ 8 Sep 2026
คะแนนความนิยม
8,430°
สัปดาห์นี้
▲
18.5%
8,407° ตอนนั้น, 8,430° ตอนนี้
เดือนนี้
▲
214%
8,278° ตอนนั้น, 8,430° ตอนนี้
ปีที่ผ่านมา
n/a
ยังไม่ปล่อย/ติดตาม
7,000°
ค่าพื้นฐาน
มาตรวัดมีช่วงตั้งแต่ 0° ถึง 9,999° ทุกอย่างต่ำกว่า 7,000° จะเก็บไว้สำหรับโมเดลที่ยังไม่มีแหล่งข้อมูลรายงาน ซึ่งใช้ตัวเลขแทนที่ตรงนั้นเพื่อให้รายการครบถ้วน 7,000° คือจุดเริ่มต้นของข้อมูลที่วัดได้: โมเดลที่มีข้อมูลจริงแต่แทบไม่มีการดาวน์โหลดจะอยู่ที่ค่าพื้นฐานนี้ และการวัดจะเติมองศาเพิ่มขึ้นด้านบน ค่าพื้นฐานไม่ได้บอกอะไรเกี่ยวกับโมเดลเลย; มีแค่องศาที่เพิ่มขึ้นด้านบนเท่านั้นที่บอกความแตกต่างระหว่างโมเดลแต่ละตัว
+1,430°
โทเค็น OpenRouter
โมเดลนี้ประมวลผลโทเค็น 584,908,336,734 ผ่าน OpenRouter ใน 30 วันที่ผ่านมา รวมคำสั่งและคำตอบ ทุก 10,000,000 โทเค็นนับเป็นการดาวน์โหลดหนึ่งครั้งในช่วงเวลาการดาวน์โหลด รวมทั้งหมด 58,490 โทเค็น โทเค็นของวันล่าสุดจะถูกนำมาคิดในอัตราการใช้งาน แหล่งข้อมูล: OpenRouter (openrouter.ai/rankings).
แสดงรายละเอียด
ทุกตัวเลขบนเว็บไซต์นี้ตรวจสอบได้ คะแนนความนิยมของโมเดลนี้คือ 8,430° และนี่คือการสร้างคะแนนทีละส่วน พร้อมยอดรวมที่เพิ่มขึ้นหลังจากแต่ละส่วน: ค่าพื้นฐาน, จำนวนองศาที่แต่ละแหล่งข้อมูลเพิ่ม, โบนัสสำหรับประเภทของโมเดล และการลดคะแนนตามอายุของน้ำหนัก สีต่างๆ คือช่วงของกราฟด้านบน คำศัพท์ท้ายบทความอธิบายคำทุกคำ
- 1เริ่มที่ค่าพื้นฐานทำไมต้อง 7,000° ไม่ใช่ศูนย์: มาตรวัดมีช่วงตั้งแต่ 0° ถึง 9,999° ส่วนที่ต่ำกว่า 7,000° ถูกสงวนไว้สำหรับโมเดลที่ยังไม่มีแหล่งข้อมูลรายงาน ซึ่งใช้ตัวเลขแทนที่ตรงนั้นเพื่อให้รายการครบถ้วนและไม่แซงหน้าโมเดลที่มีข้อมูล 7,000° คือจุดเริ่มต้นของข้อมูลที่วัดได้ โมเดลที่มีข้อมูลจริงแต่แทบไม่มีดาวน์โหลดจะอยู่ที่นี่ ทุกอย่างที่ตามมาคือการวัด และพื้นที่ด้านบนค่าพื้นฐานมีสิบขั้นตอนดาวน์โหลดที่เพิ่มขึ้นสิบเท่าที่ 300° ต่อขั้น ค่าพื้นฐานเหมือนกันสำหรับทุกโมเดล ดังนั้นมันจึงไม่ตัดสินอะไร; องศาที่เพิ่มขึ้นด้านบนต่างหากที่ตัดสิน7,000°ยอดรวมที่กำลังคำนวณ
- 2เพิ่มจำนวนการดาวน์โหลด58,490 เทียบเท่าการดาวน์โหลดทั้งหมด จาก โทเค็น OpenRouter การดาวน์โหลดเพิ่มขึ้นสิบเท่าจะเพิ่ม 300° เท่ากัน ดังนั้นขนาดจึงสำคัญแต่ไม่ใช่ทุกอย่าง+1,430°8,430°ยอดรวมที่กำลังคำนวณ
- =คะแนนความร้อนตำแหน่งของโมเดลนี้ในทุกลิสต์ของเว็บไซต์นี้ ไม่มีอะไรปรับแต่งเพิ่มเติม8,430°
คำศัพท์: คำที่ใช้ที่นี่
- คะแนนความร้อน
- ตัวเลขเดียวที่บอกว่าโมเดลถูกใช้และต้องการมากแค่ไหนตอนนี้ ตั้งแต่ 0° ถึง 9,999° ทุกลิสต์ที่บอกว่าร้อนแรงที่สุดจะเรียงตามคะแนนนี้เท่านั้น
- พื้นฐาน
- 7,000° คือจุดเริ่มต้นของทุกโมเดลที่มีข้อมูลจริง สเกลตั้งแต่ 0° ถึง 9,999° ส่วนที่ต่ำกว่าพื้นฐานสงวนไว้สำหรับตัวแทน (โมเดลที่ไม่มีข้อมูล) เพื่อให้โมเดลที่มีข้อมูลอยู่เหนือกว่า พื้นฐานเหมือนกันสำหรับทุกคนและไม่ตัดสินอะไร คะแนนที่สูงกว่าพื้นฐานคือการวัดผล
- เทียบเท่าการดาวน์โหลด
- ทุกอย่างที่คะแนนนับเป็นการดาวน์โหลด รวมกัน: การดาวน์โหลดจริง, ผู้แชร์แต่ละคนในทอร์เรนต์นับเป็น 1,000, ภาพ AI Horde แต่ละภาพ และแต่ละครั้งที่ใช้งานในเว็บไซต์สร้างภาพ
- สเกลลอการิทึม
- นับเป็นสิบ ไม่ใช่หน่วยเดียว: การเพิ่มจาก 1,000 เป็น 10,000 การดาวน์โหลดจะเพิ่มคะแนนเท่ากับการเพิ่มจาก 10,000 เป็น 100,000 เพื่อไม่ให้โมเดลใหญ่แย่งพื้นที่ทั้งหมด
- ไลก์
- การกดถูกใจและไลก์จากทุกแหล่ง มีค่าน้ำหนักครึ่งหนึ่งของการดาวน์โหลดในสเกลลอการิทึม
- อัตราการนำไปใช้
- จำนวนการดาวน์โหลดต่อวันที่โมเดลได้รับตอนนี้ วัดจากความต่างระหว่างสองครั้งที่อ่านข้อมูล น้ำหนักเป็นหนึ่งในสี่ของการดาวน์โหลด
- วัดได้และประมาณ
- วัดได้หมายถึงมีการอ่านค่าจากแหล่งที่มาสองครั้งและความแตกต่างนั้นเป็นของจริง ประมาณหมายถึงรู้แค่ยอดรวมของวันนี้เท่านั้น ส่วนอดีตจะถูกกระจายไปตามอายุของโมเดล; เว็บไซต์จะบอกว่ากำลังแสดงแบบไหน
- Seeder
- คนที่เก็บสำเนาน้ำหนักไว้บนออนไลน์เพื่อให้คนอื่นดาวน์โหลดผ่านทอร์เรนต์ หรือกระจกที่โฮสต์ทำแบบเดียวกัน แต่ละคนจะนับเป็น 1,000 ดาวน์โหลด
- AI Horde
- เครือข่ายอาสาสมัครที่สร้างภาพฟรีบนคอมพิวเตอร์ที่บริจาค จำนวนภาพที่สร้างด้วยโมเดลแต่ละตัวเป็นข้อมูลสาธารณะ และแต่ละภาพนับเป็นหนึ่งดาวน์โหลด
- เว็บไซต์สร้างภาพ
- เว็บไซต์ที่โฮสต์สำเนาโมเดลของตัวเองและให้คนสร้างภาพ เช่น PixAI, SeaArt และ Yodayo การดาวน์โหลดของพวกเขานับเหมือนกับ Civitai และแต่ละการสร้างภาพนับเป็นหนึ่งดาวน์โหลด
- โทเค็น OpenRouter
- โมเดลข้อความที่ให้บริการผ่าน API เช่น Claude หรือ GPT ไม่มีน้ำหนักให้ดาวน์โหลด ดังนั้นการใช้งานจะวัดจากโทเค็น: ชิ้นส่วนข้อความที่อ่านและเขียนผ่าน OpenRouter ซึ่งเป็นเกตเวย์ที่แอปหลายตัวใช้ใน 30 วันที่ผ่านมา ทุก 10,000,000 โทเค็นนับเป็นการดาวน์โหลดหนึ่งครั้ง แหล่งข้อมูล: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
- โมเดลเต็ม (checkpoint)
- น้ำหนักโมเดลเอง ไฟล์ที่สร้างภาพได้ด้วยตัวเอง ได้รับโบนัสเพราะส่วนเสริมขึ้นอยู่กับมัน
- LoRA และ embedding
- ไฟล์เสริมขนาดเล็กที่ช่วยปรับน้ำหนักของคนอื่นให้ไปในสไตล์ ตัวละคร หรือแนวคิดเฉพาะ มันไม่สามารถทำงานได้เอง
- ตระกูลและน้ำหนัก
- ฐานที่โมเดลสร้างขึ้น เช่น SD 1.5, SDXL, Flux หรือ Wan โมเดลทุกตัวจะสืบทอดวันที่ปล่อยน้ำหนักของตระกูล
- อายุ
- ลดคะแนนตามระยะเวลาที่น้ำหนักของตระกูลถูกปล่อยออกมา: 150° ต่อปี สูงสุด 750° มันเก็บดาวน์โหลดเก่าที่สะสมมาหลายปีจากการแช่แข็งบนสุดของรายการ
- บูสต์ตระกูล
- แรงกระตุ้นเล็กๆ ที่จำกัดสำหรับ LoRA ของตระกูลที่เว็บไซต์นี้กำลังผลักดันอยู่ตอนนี้ จะแสดงในรายละเอียดเสมอ
- คะแนนสำรอง
- ตัวเลขที่มั่นคงต่ำกว่าค่าขั้นต่ำที่ให้กับโมเดลที่ยังไม่มีรายงานแหล่งที่มา เพื่อให้รายการครบถ้วน มันจะไม่จัดอันดับสูงกว่าโมเดลที่มีข้อมูล
- ใหม่! (ช่วงเวลาปลอดภัย)
- โมเดลที่มีอายุน้อยกว่า 7 วันจะแสดงคำว่า ใหม่! แทนคะแนนและจะไม่มีอันดับ โมเดลจะเริ่มคำนวณคะแนนตั้งแต่วันแรก แต่โมเดลที่อายุเพียงวันเดียวจะเติบโตเร็วที่สุด ดังนั้นถ้าไม่รอ โมเดลอันดับ #1 ของสัปดาห์จะเป็นโมเดลที่เพิ่งออกมาเมื่อวานแทนที่จะเป็นโมเดลที่อยู่ได้นานหนึ่งสัปดาห์
- แนวโน้ม
- การเติบโตของโมเดลในช่วงเวลาหนึ่งเทียบกับการเติบโตของโมเดลทั่วไปในช่วงเวลาเดียวกัน เร็วกว่าปกติหมายถึงเพิ่มขึ้น ช้ากว่าหมายถึงลดลง
- โมเดลทั่วไป
- จุดกึ่งกลางของแคตตาล็อก: ครึ่งหนึ่งของโมเดลที่มีตัวเลขเติบโตเร็วกว่าในช่วงเวลา ครึ่งหนึ่งช้ากว่า
ความนิยมของโมเดลนี้เปลี่ยนไปอย่างไรเมื่อเทียบกับแคตตาล็อกทั้งหมด: การเติบโตของการดาวน์โหลด ไลก์ และการใช้งานในแต่ละช่วงเวลา วัดเทียบกับการเติบโตเฉลี่ยของโมเดลทั่วไปในช่วงเวลาเดียวกัน พร้อมคะแนนความร้อนในเวลานั้น ถ้าอยู่เหนือการเติบโตเฉลี่ยคือเพิ่มขึ้น ต่ำกว่าคือถดถอย ข้อมูลในอดีตสร้างจากยอดรวมปัจจุบัน วันแรกของโมเดล และความเร็วดาวน์โหลดที่วัดได้ถ้ามีสองจุดข้อมูล โมเดลที่ยังไม่มีในช่วงเริ่มต้นจะแสดงเป็น n/a
Nex N2.5 Pro เป็นโมเดลข้อความสำหรับตระกูล Text / LLM ที่อยู่ใน ModelTrends.ai แคตตาล็อกแบบอ่านอย่างเดียวของโมเดล AI สร้างภาพ วิดีโอ และข้อความแบบโอเพนซอร์ส เปรียบเทียบกับโมเดล Text / LLM อื่น ๆ และดูคะแนนความร้อนแรงเพื่อติดตามเทรนด์
โมเดล Text / LLM เพิ่มเติมข้อความ / LLM Text / LLM เพิ่มเติมllmnex-agiวิสัยทัศน์การให้เหตุผลเอเจนต์เขียนโค้ดในเครื่อง
เรียกดูตามตระกูลโมเดล
โมเดล Text / LLM
434
โมเดล Anima
528
โมเดล Chroma
19
โมเดล Fibo
2
โมเดล Flux
1,496
โมเดล Flux 2 / Klein
1,239
โมเดล Flux 3
3
โมเดล Moss
3
โมเดล Iris
1
โมเดล MiniMax H3
364
โมเดล Hunyuan
204
โมเดล Ideogram
20
โมเดล Krea2
717
โมเดล Qwen
20
โมเดล Qwen2
47
โมเดล Ltx2
153