Nex AGI представляет Nex-N2.6 — мультимодальную модель на базе GLM-5.3-Flash, оптимизированную для автономного использования компьютера и сложных задач кодинга.

11 ноября 2026 года компания Nex AGI официально представила Nex-N2.6 — передовую мультимодальную агентскую модель, которая обещает изменить подход к автоматизации сложных рабочих процессов. В отличие от стандартных LLM, ориентированных на чат, Nex-N2.6 спроектирована как полноценный агент, способный взаимодействовать с программным обеспечением, кодом и мультимедийным контентом в режиме реального времени.
Модель была открыта для сообщества Shanghai Innovation Institute под лицензией Apache 2.0. Это решение подчеркивает стремление разработчиков к демократизации высокопроизводительных агентских систем, предоставляя доступ к весам, которые ранее были доступны только через закрытые API крупнейших корпораций.
В основе Nex-N2.6 лежит архитектура GLM-5.3-Flash, которая была глубоко модифицирована для поддержки расширенного мультимодального ввода. Модель способна обрабатывать текст, изображения и видео, что позволяет ей «видеть» интерфейсы программ и понимать динамические изменения в видеопотоке. Это критически важно для задач computer use, где агент должен анализировать состояние экрана и совершать действия.
Для обеспечения высокой производительности при сохранении доступности, в репозитории представлены веса в квантовании FP8. Общий объем параметров составляет приблизительно 321B, что делает модель мощным инструментом для развертывания на локальных кластерах или специализированных облачных решениях. Огромное контекстное окно в 262k токенов позволяет работать с длинными цепочками рассуждений и объемными кодовыми базами.
Одной из главных проблем предыдущих поколений агентских моделей была избыточность и циклическое повторение рассуждений. В Nex-N2.6 эта проблема решена радикально: показатель повторения рассуждений (reasoning repetition rate) снизился с 16.0% у Nex-N2.5-Pro до всего лишь 1.6%, что означает относительное сокращение на 90%. Это достигнуто благодаря улучшенным механизмам internal checkpoint-replay.
В тестах на использование операционной системы (OSWorld) модель показала результат 83.0, превзойдя Nex-N2.5-Pro (82.2) и базовую GLM-5.3-Flash (78.0), а также значительно опередив DeepSeek V4.1 Flash (71.7). В бенчмарке Terminal-Bench 2.1 модель набрала 84.1, что сопоставимо с базовой моделью и выше показателей DeepSeek V4.1 Flash (82.7). Особого внимания заслуживает 100% соблюдение списка инструментов (tool-list adherence) при вызовах функций в ходе внутренней оценки.
Чтобы продемонстрировать реальную силу агентского подхода, Nex AGI представила кейс сквозного (end-to-end) рабочего процесса в 3D. Модель смогла создать полноценную модель в Blender, используя всего одну фотографию в качестве входных данных. Агент не просто воссоздал геометрию, но и самостоятельно подобрал материалы, настроил освещение и отрендерил анимированное шоукейз-видео.
Такой уровень автономности подтверждает, что Nex-N2.6 — это не просто генератор текста, а полноценный исполнитель, способный управлять сложным профессиональным софтом через API и графический интерфейс.
Для разработчиков, предпочитающих облачное использование, Nex-N2.6 доступна через OpenRouter и платформу MOSS API. Ценообразование крайне конкурентоспособно, что делает модель идеальной для масштабируемых агентских систем, где требуется обработка миллионов токенов.
Модель поддерживает работу с длинным контекстом, сохраняя низкую стоимость входа, что является важным фактором для RAG-систем и анализа длинных видеофайлов.
Благодаря своим характеристикам, Nex-N2.6 лучше всего подходит для следующих задач: автономное программирование (AI Software Engineer), автоматизация офисных задач через управление ОС, создание мультимедийного контента и сложные RAG-системы, требующие анализа видео и изображений.
Разработчики могут использовать модель для создания агентов, которые не просто отвечают на вопросы, а выполняют цепочки действий: от написания кода до его тестирования в терминале и визуальной проверки результата.
Начать работу с Nex-N2.6 можно прямо сейчас. Разработчики могут загрузить веса FP8 с GitHub для локального развертывания или использовать API-эндпоинты через OpenRouter для быстрого прототипирования. Рекомендуется начинать с использования SDK платформы MOSS для наиболее полной интеграции с агентскими фреймворками.
API Pricing — Input: $0.12 per million tokens / Output: $0.40 per million tokens / Context: 262k