SummFlow 2026-06-20 Hugging Face

Nex-N2-Pro

面向真实生产力场景的智能体模型，统一推理、工具调用与执行闭环

对位
对位 GPT-5.5、Opus 4.7 等闭源智能体方案，提供可自由使用、Apache-2.0 许可的替代选择
适合
复杂智能体工作流：编程、长程任务执行、工具调用与环境反馈闭环 / 深度研究、多步搜索与高难度推理评测
不适合
本地单卡部署（模型巨大，需多节点高端 GPU 集群）与低延迟轻量对话
规模
396.8B · 未公开 · Q4 ~262GB / FP16 ~952GB
授权
apache-2.0 · 可商用
可信度
在终端执行、深度软件工程、搜索决策等智能体基准上达到一线水平，可与 GPT-5.5、Opus 4.7 等前沿闭源模型竞争，且完全开源。

仅 safetensors · 无 pickle 加载风险

社区实测

社区普遍认为 Nex-N2 Pro 作为免费开源模型在编程和 agentic 任务上表现亮眼，基准跑分接近 GPT-5.5/Opus 4.7 等闭源旗舰，但实际体验存在速度慢、输出不稳定、跑分与实际体感有落差等问题，适合本地/开源 agent 工作流但尚不能替代闭源模型。

  • 免费提供接近前沿水平的 agentic 编程能力（OpenRouter 免费调用、权重开放下载）
  • 可在 128G Mac 上通过 IQ2_S 量化本地运行 Pro 版本
  • 在 Terminal-Bench 2.1 等编程基准上取得 75.3 的高分
  • 在私有代码调查基准上多次运行零幻觉，一致性此前仅 GPT 5.x 达到
  • 长时任务（long-horizon）表现优异，GDPval 达 1585
  • 相比基础 Qwen 模型有明显提升
  • 相比上一代 Nex-N1 有大幅提升
  • 统一了规划、编码、调试、工具调用的 agentic 执行循环
  • 速度慢
  • 部分场景输出不稳定、不一致
  • 实际表现不如基准跑分所暗示的那样能替代闭源模型
  • GGUF 内嵌聊天模板有 bug，需切换模板才能正常工作
  • 默认温度下容易出现重复/循环输出问题
  • 目前 OpenRouter 似乎是唯一提供 API 服务的平台
  • 第三方基准工具给出的排名低于官方宣称
  • 存在生成失败的情况
来源

WorldofAI: Nex-N2 Pro 全面实测Reddit r/LocalLLaMA: nex-agi/Nex-N2-Pro Huggingface 讨论Reddit r/LocalLLaMA: Nex-N2 Pro is the real dealHuggingFace: nex-agi/Nex-N2-Pro 官方模型页Reddit r/opencodeCLI: Nex-N2-Pro 上线 OpenCodeYouTube: Nex-N2 免费开源 Agent 模型评测Reddit r/LocalLLaMA: Nex N2 推理风格讨论OpenRouter: Nex-N2-Pro 免费 APIModelScope: Nex-N2-Pro 模型详情与基准Nex 官方站点博客: Nex N2 开源 Agentic AI 详解AI Stack Engineer: Nex-N2 深度解析

截至 2026-06-22