今天，上海创智学院开源发布新一代能动性模型系列 Nex-N2.5。本次发布的Nex-N2.5 包含了 Mini、Pro 和 Max 三种尺寸。其中，Mini 与 Pro 延续 Nex-N2 的多模态底座，强化了计算机使用、网页浏览以及视觉辅助的能动性等能力；Max 则基于 1.6T 参数的 MoE 纯文本基座，是我们首次在万亿参数模型上开展完整后训练的探索。
在工作流自动化与计算机操作方向，这次 Nex-N2.5 都表现了非常强劲的Benchmark表现：
Max 在 AutomationBench v1.0.6 上取得 50.2 分，仅落后 Claude Opus 5 0.1 分；
Pro 在 OSWorld-2 上取得 56.4 分，领先于 Qwen3.8-Max 的 46.7 分。
围绕真实环境中的长程任务，Nex-N2.5 进一步增强了基于视觉反馈持续行动和自我修正的能力。模型不仅能够操作计算机和浏览器，还可以自动完成程序运行与测试。视觉由此不再只是模型的输入模态，而成为 Agent 感知环境、验证结果和推进任务的重要接口。
在此基础上，我们进一步扩充了 Agent 训练环境、任务类型以及生产力应用场景，并完成万亿参数模型的系统性后训练。通过更丰富的任务训练与环境反馈，Nex-N2.5 在科学研究、知识工作和复杂生产力任务中的能力得到进一步提升，也为探索更大规模模型的能动性训练积累了新的实践经验。
凭借连续操作、视觉反馈与自我纠错能力，Nex-N2.5 可以在 Blender 和 CAD 等工具中完成任务、处理费用报销，甚至游玩 PC 游戏，将视觉理解转化为持续的真实场景执行能力。具体Demo案例将在下文中展示。
Nex-AGI 是上海创智学院联合上海奇绩智峰、模思智能、基流科技等科研机构与创业团队共同建设的能动性模型开源生态。我们希望通过模型训练、基础设施与真实 Agent 场景的协同探索，持续推动能动性智能的发展。
Nex-N2.5 系列模型权重同步开源，并提供线上服务。
Nex-N2.5 Family
Nex-N2.5 Max：1.6T，纯文本模型，适合复杂推理 / Coding / Agent
Nex-N2.5 Pro：397B，多模态模型，适合 Vision / Computer Use / 长程操作
Nex-N2.5 Mini：35B，轻量模型，部署和调用成本更低
Nex-N2.5 为复杂 Agent提供基础能力，包括理解目标、拆解任务、编写代码、调用工具，并在执行过程中持续推进；且进一步强化了视觉理解和电脑操作能力。
Demo case
对于擅长多模态理解和长程操作的 Nex-N2.5 Pro，我们更想看看它能不能真正“用起”电脑。下面这些 Demo 中，它不仅会操纵宝可梦完成游戏闯关，也能进入Blender、CAD 等专业软件，在持续理解界面变化的同时一步步完成任务。
（一）长程Computer Use能力：游戏-宝可梦白金第一枚徽章
Nex-N2.5 Pro 在《宝可梦白金》游戏中展示了跨越 468+ 个动作的长程计算机操作能力。
通过视觉反馈和标准控制方式，它能够探索路线、处理野外遭遇战、选择招式、在 Turtwig 和 Kricketot 之间切换、管理 HP 和 PP、提升队伍等级，并前往 Pokémon Center 进行恢复。
该模型能够在数百个不断变化的游戏状态中持续执行任务。Nex 会连续观察每一步操作的结果，并朝着更长期的目标选择下一步行动。
（二）各类Computer Use场景
模型将用户数据整理进 Calc，再到 Impress 建立图表，修正系列、底色与图例，并补上两类用户不可相加的口径说明，最后让五个季度的变化与理解它的线索一起出现。
模型接手已有零件，通过 Blender 脚本和界面操作组织场景，检查渲染反馈，调整展示，再用开顶、爆炸和组装视图讲清部件关系。
模型在 FreeCAD 中用脚本建立参数对象，改变尺寸、观察反馈并恢复设计；遇到导出接口限制后，转向 GUI 完成交接。结尾让模型细节与图纸共同呈现成果，保留真实的检查与调整。
一张静态图，怎样变成可探索的几何作品？模型的 Computer Use 能在 GeoGebra 中建立对象关系，整理颜色与线型，再操作控制项、观察反馈并检查保存。从构造到验证，真实操作串起作品诞生的过程。
（三）Vision2code
简单的截图素材转化为完整的小游戏。
（四）Vision2skills
大量任务 Agent 无法完成不是因为任务难度，而是缺少用户个性化的上下文，如“帮我申请1000元的公司API额度”，Agent 需要知道用户公司用的什么平台、在哪里申请、申请时的个人账号信息等上下文、审批流程，才能完成任务。Nex-N2.5 可根据隐私权限不同，浏览用户主动录制示范视频/日常屏幕观察，从多模态信息中沉淀个人上下文、生成个性化操作skills，给例如 NorthCUA 这样的 Computer Use Agent 或者 OpenClaw 这样的通用 Agent 使用。
模型究竟能把复杂任务做到什么程度，还是要放进真实场景里看。围绕复杂推理、Coding 和 Agent 能力，我们为Nex-N2.5 Max 准备了几组跨度很大的 Demo：既有复杂前端开发，也有凝聚态物理科研 Agent，以及芯片设计等专业生产力场景。
（一）生产力场景：芯片设计
利用模型修复一份存在缺陷的 CRC16-CCITT 流式加速器 RTL，正确处理逐周期数据握手、忙碌状态、最后一个字节和单周期完成信号，并继续调用 Verilator、Icaruss Verilog、Yosys 与 OpenROAD，完成从功能验证、逻辑综合到 Sky130HD 布局布线的端到端流程。
最终隐藏功能回归和完整物理实现均通过，生成了GDS、DEF、SPEF 与门级网表，Setup/Hold TNS 均为 0、详细布线违违例为 0，报告 Fmax 约为 386 MHz。
真实布线
拥塞分布
最差时序路径
（二）复杂前端
在这个乐高城市 Demo 中，模型完成了一套可直接交互的 HTML 前端页面，集成城市模型、完整度状态、爆炸半径调节和快捷键操作等功能。用户可通过 E 触发“全部炸毁”，再按 R 执行“一键重拼”，展示模型完成复杂前端页面设计与交互逻辑实现的能力。
模型直接完成了一套可交互的 3D 地牢战斗 Demo，玩家可以用 WASD 移动、鼠标瞄准、左键攻击，1-4 释放技能、Shift 冲刺闪避。游戏中还加入了怪物波次、连击、升级、技能伤害和 Boss 等完整机制，实际运行时可以持续战斗并推进关卡，展示了模型从页面构建到交互逻辑、游戏机制实现的一体化前端开发能力。
（三）科研 Agent 场景：凝聚态物理
模型围绕 R3c 相 BiFeO₃ 的磁电耦合特性完成模拟，分析不同磁矩方向下材料电极化的变化，并将计算结果转化为“路径角度—极化”曲线，直观呈现极化随磁矩旋转的演化趋势，验证其电极化可受磁态调控。
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关注与体验
网站：https://nex-agi.cn/
Github：https://github.com/nex-agi/Nex-N2.5
Huggingface：
https://huggingface.co/nex-agi/Nex-N2.5-mini
https://huggingface.co/nex-agi/Nex-N2.5-Pro
https://huggingface.co/nex-agi/Nex-N2.5-Max
Modelscope：
https://modelscope.cn/models/nex-agi/Nex-N2.5-mini
https://modelscope.cn/models/nex-agi/Nex-N2.5-Pro
https://modelscope.cn/models/nex-agi/Nex-N2.5-Max
Nex-N2.5 Max 仪电智算云Token工厂在线体验申请通道：
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关于仪电智算云 Token 工厂：https://token.yicloud.com/
