Nex-AGI、1.6兆パラメータの MoE モデル Nex-N2.5 をオープンソース公開──視覚フィードバックによる長期エージェントタスクを強化
mini、Pro、Max の3サイズで展開し、最上位の Max では1.6兆パラメータ規模の事後学習を初めて完遂した。
リリース: 2026-09-08 · 読了 3 分記事の要約
1. 核心（What）
- Nex-AGI は次世代エージェントモデルファミリーとして Nex-N2.5（mini、Pro、Max）を公式発表した。
- Nex-N2.5-Max は 1.6兆パラメータのテキスト専用 MoE アーキテクチャをベースに構築されている。
- コンピュータ操作、ウェブブラウジング、プログラムの自動実行とテストにおいて視覚フィードバックによる自己修正能力を強化している。
- モデルウェイトのオープンソース公開に加え、Hugging Face や ModelScope、OpenRouter でのホステッドアクセスが提供されている。
2. 影響（Why）
- 巨大スケールでのオープンソース化: 1.6兆パラメータ規模の MoE モデルがオープンソースで公開されたことで、商用クローズドモデルと同等の推論・エージェント能力を自社インフラで検証できる環境が整った。
- ビジュアルエージェントの実用性向上: 視覚入力を単なる認識にとどめず、タスクの進行と結果検証のフィードバックループに組み込むことで、長期にわたる実世界タスクの自動化精度が向上している。
3. 根拠・詳細（How）
- 分散推論と専用パッチの適用: 専用のカスタム sglang フォーク（nexagi/sglang:v0.5.18-nex-patch）と Docker イメージが提供されており、H200 や H100 などの GPU ノード上でマルチノード分散推論を効率的に実行できる。
- 推論パーサーとテンプレートの統合: Max モデルには deepseek-r1 系、mini/Pro モデルには qwen3 系の reasoning parser が設定され、reasoning_effort パラメータを通じて思考モードの制御と構造化された出力分離を実現している。
4. 展望・課題（Next）
- NexCUA プロジェクトの公開予定: OSWorld や WebTest、WebArena などの評価で用いられた GUI エージェント向けの NexCUA プロジェクトが近くオープンソース化される予定である。