Nex AGI: Nex-N2.5-Pro

Nex AGI: Nex-N2.5-Pro هو نموذج توليد نص من Nex AGI، مُدرج على api14 تحت معرّف النموذج nex-agi/nex-n2.5-pro. يقع في فئة النصوص، ويصفه مزوّده بأنه نموذج وكيلي مُصمَّم لتحويل الأهداف إلى نتائج عملية ومُتحقَّق منها. وتتمثل قوته الأساسية المعلنة في البرمجة الوكيلية ضمن حلقة تغذية راجعة بصرية، ما يعني أنه مُصمَّم لاستكشاف قواعد الشيفرة وتنفيذ تغييرات متعددة الملفات بدلًا من مجرد الإجابة عن أسئلة منفصلة.

يقبل النموذج مدخلات نصية وصورية ويُرجع نصًا. نافذة سياقه 262,144 رمزًا، والحد الأقصى للمخرجات 235,929 رمزًا، لذا فإن المدخلات الطويلة والتوليدات الطويلة كلاهما ممكن ضمن الطلب نفسه. على جانب الطلب يدعم include_reasoning وlogprobs وmax_tokens وreasoning وreasoning_effort وstructured_outputs وtemperature وtool_choice وtools وtop_k وtop_logprobs وtop_p. ووجود عناصر التحكم reasoning وreasoning_effort، إلى جانب tools وtool_choice، يشير إلى نموذج مخصص للعمل متعدد الخطوات حيث يمكن للمستدعي توجيه مقدار الاستدلال الداخلي الذي يحدث وتمكين النموذج من استدعاء دوال خارجية.

تشير هذه القدرات إلى بعض الاستخدامات العملية. البرمجة الوكيلية هي الأنسب بوضوح: توجيه النموذج إلى مستودع، وتركه يفحص الملفات والاعتماديات، وجعله ينفذ تغييرات عبر عدة ملفات قبل التحقق من النتيجة. ولأنه يقبل الصور إلى جانب النصوص، يمكنه أيضًا العمل انطلاقًا من لقطات الشاشة أو المخططات أو حالات واجهة المستخدم المعروضة، وهو ما يناسب حلقات التغذية الراجعة البصرية حيث يتحقق النموذج مما أنتجه التغيير فعليًا. وتجعل المخرجات المهيكلة واستدعاء الأدوات منه نموذجًا صالحًا للاستخدام في المسارات التي تحتاج إلى ردود قابلة للقراءة آليًا أو التي يجب أن تستعلم من أنظمة خارجية، كما تساعد نافذة السياق الكبيرة عندما تتطلب مهمة ما الإبقاء على قاعدة شيفرة كاملة أو مجموعة مستندات طويلة أو محادثة مطوّلة في مجال الرؤية.

استدعاؤه عبر api14 يعمل بالطريقة نفسها كأي نموذج آخر متوافق مع OpenAI. ترسل طلبًا إلى نقطة نهاية chat completions مع ضبط حقل model على nex-agi/nex-n2.5-pro، ويمكنك تمرير أي من المعاملات المدعومة في جسم الطلب نفسه: temperature وtop_p وtop_k وmax_tokens وlogprobs وtop_logprobs لأخذ العينات وفحص مستوى الرموز، وreasoning وreasoning_effort وinclude_reasoning للتحكم في سلوك الاستدلال، وtools وtool_choice وstructured_outputs عندما تحتاج إلى استدعاء دوال أو شكل رد ثابت.

من الجدير بالملاحظة عند الاختيار بين النماذج: المخرجات نصية فقط، لذا فإن أي شيء يتطلب صورًا أو صوتًا مُولَّدًا يحتاج إلى نموذج مختلف. حدود السياق والمخرجات الكبيرة جدًا مفيدة لكنها ليست ضرورية دائمًا، وبالنسبة للمهام النصية القصيرة والبسيطة قد يكون نموذج أصغر أرخص وأسرع في التعامل.