Z trojice modelů Nex-N2.5 chybí na Hugging Face váhy jen prostřednímu Pro

Šanghajská firma Nex AGI vydala 8. září 2026 rodinu modelů Nex-N2.5, kterou popisuje jako agentní modely pro dlouhé úlohy: ovládání počítače a prohlížeče, spouštění a testování programů, kontrola výsledku podle obrazovky. Přichází ve třech velikostech a karta modelu slibuje, že váhy celé rodiny vyjdou jako otevřené. Den po vydání to platí pro dvě ze tří: mini a Max mají váhy nahrané, repozitář Pro nese jen kartu, dva obrázky s grafy a rámeček „weights are coming soon“.

Základy trojice karta neuvádí, stojí až na webu firmy: mini vychází z Qwen3.5-35B-A3B-Base, Pro z Qwen3.5-397B-A17B a Max z DeepSeek-V4-Pro-Base. Na kartě je Max popsaný jen jako textový model se smíšenými experty o 1,6 bilionu parametrů, u kterého firma poprvé dělala celé dotrénování v tomhle měřítku.

Mini je Qwen3.5-35B-A3B bez vrstvy pro předpověď dalšího tokenu

Váhy mini mají 35,1 miliardy parametrů v BF16, tedy 70,2 GB v šestnácti souborech. Konfigurace je do posledního čísla shodná s Qwen3.5-35B-A3B: 40 vrstev, 256 expertů a osm aktivních na token, kontext 262 144 tokenů, slovník 248 320 položek a obrazový kodér o 27 vrstvách. Model od Qwenu má přitom 35,95 miliardy parametrů, o 845 milionů víc. Rozdíl dělá modul mtp, tedy vrstva pro předpověď dalšího tokenu, kterou používá spekulativní dekódování: v mapě tenzorů Qwenu zabírá 785 z 1 811 položek a v mapě Nex-N2.5-mini není ani jedna, model má tenzorů 1 026. Kdo počítal s tím, že mu vrstva MTP zrychlí generování jako u původního Qwenu, ji tu nenajde.

Stejný počet tenzorů i stejný počet parametrů má Nex-N2-mini z června. Že nejde o přejmenovanou kopii, říkají otisky sha256, které Hugging Face vydává v hlavičce každého souboru: všech šestnáct souborů vah má proti červnové verzi jiný otisk, i když stejnou velikost na bajt.

Max má 1,65 TB ve FP8 a chce šestnáct karet H200

Největší model má 644 souborů vah o celkem 1 654,6 GB. Experti jsou uložení ve formátu FP8 (1 547 miliard parametrů), pozornost, sdílený expert, výstupní vrstva a modul MTP zůstaly v BF16 (53 miliard). Architektura je deepseek_v4: 61 vrstev, 384 směrovaných expertů a šest aktivních plus jeden sdílený, kontext v konfiguraci 1 048 576 tokenů. DeepSeek-V4-Pro-Base z dubna má 1 600,790 miliardy parametrů, Nex-N2.5-Max 1 600,787 miliardy; rozdíl jsou tři miliony, takže tvrzení webu o základu sedí i na číslech.

Karta pro Max předepisuje dva stroje po osmi kartách H200 propojené přes DeepEP, s paralelismem expertů 16 a kontextem omezeným na 262 144 tokenů. Šestnáct karet po 141 GB dává 2 256 GB, z čehož 1 655 GB zaberou samotné váhy; na osm karet H100 po 80 GB, které karta uvádí pro Pro, se Max nevejde ani bez cache. Pro srovnání: hotový chatovací DeepSeek-V4-Pro ve verzi 0813 má experty po čtyřech bitech a zabírá 892,7 GB v 66 souborech. Nex vyšel z osmibitového základu a u osmi bitů zůstal, takže jeho Max je skoro dvakrát větší než model, se kterým se v tabulce srovnává.

Pro se zatím dá zkusit jen přes OpenRouter

Model Pro má být podle webu firmy nástupce červnového Nex-N2-Pro (396,8 miliardy parametrů) se základem Qwen3.5-397B-A17B, jehož váhy v BF16 mají 806,8 GB. Na ModelScope, na který karta odkazuje jako na druhé místo, má repozitář Pro tentýž obsah: kartu a dva obrázky. Kdy váhy přibudou, karta neříká. Model přitom běží: na OpenRouteru je od 8. září jako nex-n2.5-pro:free s jediným poskytovatelem, samotnou firmou Nex AGI, v osmibitové kvantizaci a s kontextem 262 144 tokenů. Cena je k 9. září nula dolarů za milion tokenů na vstupu i na výstupu, stejně jako u mini, které tam běží v BF16. Max na OpenRouteru není vůbec.

Licence stojí jen v kolonce

Všechny tři karty nesou v metadatech license: apache-2.0. Soubor LICENSE s textem licence není v žádném ze tří repozitářů na Hugging Face ani v repozitáři na GitHubu, který vznikl 7. září a GitHub u něj žádnou licenci nerozpoznal. Z historie revizí je vidět, jak kolonka vznikla: váhy mini byly nahrané 8. září v 5.54 UTC, karta přibyla ve 13.03 a metadata s licencí až ve 13.10 samostatným commitem s poznámkou „same as Nex-N2“. O tom, jak často text licence u odvozenin na Hugging Face chybí, jsme psali v srpnu; tady chybí i u vydavatele samotného. Základ DeepSeek-V4-Pro-Base je na tom obráceně: kartu nemá žádnou, zato má soubor LICENSE s textem MIT, které Apache 2.0 na odvozenině neodporuje.

Čísla z testů měřila z větší části firma sama

Tabulka na kartě staví trojici vedle Claude Opus 5, GPT-5.6 Sol, Kimi-K3, GLM-5.3, DeepSeek-V4-Pro-0813 a Qwen3.8-Max. Poznámka pod ní říká, že čísla cizích modelů jsou převzatá z žebříčků a zpráv jejich výrobců, kde existují, a zbytek firma měřila sama při teplotě 0,7. Kódovací úlohy vyhodnocuje vlastním nástrojem NexAU, ovládání počítače nástrojem NexCUA, který teprve má být zveřejněný. V textových testech vede Max jen v jednom řádku, BrowseComp s 92,6 proti 91,2 u Kimi-K3; v SWE-Bench Pro má 65,7 proti 79,2 u Opusu 5. V multimodální tabulce je nejvyšší číslo Pro v OSWorld-G, 87,4 proti 84,9 u Qwen3.8-Max. Mini je všude nejníž z trojice, v Terminal-Bench 2.1 má 73,4 proti 86,1 u Max. Dokud stejné testy nepustí někdo mimo firmu, jsou to údaje výrobce.

Všechny tři modely řídí přemýšlení parametrem reasoning_effort s hodnotami none, medium a high; výchozí medium nechává na modelu, jestli bude uvažovat. Karta předpokládá upravený SGLang z obrazu nexagi/sglang:v0.5.18-nex-patch, u mini a Pro s parserem uvažování qwen3, u Max s parserem deepseek-r1. Postup jsme nezkoušeli, opíráme se o dokumentaci.

Zdroje

• nex-agi/Nex-N2.5-mini, Nex-N2.5-Pro a Nex-N2.5-Max na Hugging Face: karty, config.json, mapy tenzorů, historie revizí a hlavičky souborů vah
• github.com/nex-agi/Nex-N2.5
• nex-agi.com, oddíl Open-Source Models
• Qwen/Qwen3.5-35B-A3B, Qwen/Qwen3.5-397B-A17B a deepseek-ai/DeepSeek-V4-Pro-Base na Hugging Face
• Výpis modelů nex-agi na OpenRouteru
• OrcaRouter: Nex-N2.5 Mini, unpacked