Nex AGI: Nex-N2.5-Pro

Nex AGI: Nex-N2.5-Pro は Nex AGI のテキスト生成モデルで、api14 にモデル ID nex-agi/nex-n2.5-pro として掲載されています。テキストカテゴリに属し、プロバイダーによる説明では、目標を実際に機能し検証された成果に変えるために作られたエージェント型モデルとされています。公表されている中核的な強みは視覚的フィードバックループ内でのエージェント型コーディングであり、つまり孤立した質問に答えるだけでなく、コードベースを調査し、複数ファイルにまたがる変更を実行するように設計されています。

このモデルはテキストと画像の入力を受け付け、テキストを返します。コンテキストウィンドウは 262,144 トークン、最大出力は 235,929 トークンなので、長い入力と長い生成の両方が同一リクエスト内で可能です。リクエスト側では include_reasoning、logprobs、max_tokens、reasoning、reasoning_effort、structured_outputs、temperature、tool_choice、tools、top_k、top_logprobs、top_p をサポートします。reasoning と reasoning_effort の制御があり、さらに tools と tool_choice もあることは、呼び出し側が内部推論の量を調整でき、モデルに外部関数を呼び出させられる、多段階の作業を想定したモデルであることを示しています。

これらの機能はいくつかの実用的な用途を示唆します。最も明確に合うのはエージェント型コーディングです。モデルにリポジトリを指定し、ファイルや依存関係を調査させ、結果を検証する前に複数ファイルにわたる変更を実装させることができます。テキストだけでなく画像も受け付けるため、スクリーンショット、図、レンダリングされた UI の状態から作業することもでき、これは変更が実際に何を生み出したかをモデルが確認する視覚的フィードバックループに適しています。構造化出力とツール呼び出しにより、機械可読な応答が必要なパイプラインや外部システムに問い合わせる必要があるパイプラインでも使用でき、大きなコンテキストウィンドウは、タスクでコードベース全体、長い文書群、または長い会話を視野に入れておく必要がある場合に役立ちます。

api14 を通じて呼び出す方法は、他の OpenAI 互換モデルと同じです。model フィールドを nex-agi/nex-n2.5-pro に設定して chat completions エンドポイントにリクエストを送り、サポートされている任意のパラメータを同じリクエストボディで渡せます。サンプリングとトークンレベルの検査には temperature、top_p、top_k、max_tokens、logprobs、top_logprobs、推論動作の制御には reasoning、reasoning_effort、include_reasoning、関数呼び出しや固定の応答形式が必要な場合には tools、tool_choice、structured_outputs を使用します。

モデルを選ぶ際に留意すべき点: 出力はテキストのみなので、生成画像や音声を必要とするものには別のモデルが必要です。非常に大きなコンテキストと出力の上限は有用ですが、常に必要とは限らず、短く単純なテキストタスクでは、より小さなモデルの方が安価で高速に扱える場合があります。