Nex-AGI、エージェント特化モデル Nex-N2.5-mini を公開──PC操作とマルチモーダル統合を強化
実世界のエージェントタスクに特化した Nex-N2.5 ファミリーとして、mini から 1.6 兆パラメータの Max まで OSS で開放し、ビジョンを環境認識の主要インターフェースとして統合した。
リリース: 2026-09-08 · 読了 3 分記事の要約
1. 核心（What）
- Nex-AGI はコンピュータ操作やウェブブラウジングに特化した次世代エージェントモデル Nex-N2.5 ファミリーを発表した。
- モデルは mini、Pro、Max の 3 サイズで展開され、Max は 1.6 兆パラメータの MoE 構造を採用している。
- モデルの重みはオープンソースとして公開され、OpenRouter 等を介したホステッドアクセスも提供される。
- 推論基盤としてカスタム sglang の Docker イメージ（nexagi/sglang:v0.5.18-nex-patch）が用意されている。
2. 影響（Why）
- GUI 操作と視覚フィードバックの統合: 視覚情報を単なる入力ではなく環境認識のインターフェースとして用いることで、長期的タスクにおける自己修正能力が実用レベルに達する。
- ローカル完結型の大規模エージェント基盤: 1.6 兆パラメータの MoE を含む重みが公開されたことで、API コストを気にせずセキュアな環境で高度な自律エージェントを運用できる。
3. 根拠・詳細（How）
- sglang カスタムフォークによる分散推論: nexagi/sglang:v0.5.18-nex-patch イメージを使用し、H200 16 基のマルチノード環境や H100 単一ノード環境でテンソル並列（TP）や DeepEP を用いた高速デプロイが可能。
- 推論パラメータとパース設定: 温度 0.7、top_p 0.95、top_k 40 を推奨し、reasoning_effort や --tool-call-parser qwen3_coder フラグによって思考モードや関数呼び出しを制御する。
4. 展望・課題（Next）
- オープンソースエコシステムの拡張: Hugging Face や ModelScope を通じた重みの配布に加え、NexCUA プロジェクト等の関連ベンチマークおよびハーネスの順次オープンソース化が予定されている。