Какой объем контекста поддерживает Nex-N2-Pro?

Модель поддерживает до 262 144 токенов, что позволяет анализировать целые книги, длинные программные репозитории или объемные технические отчеты.

Поддерживает ли модель работу с изображениями?

Да, Nex-N2-Pro является мультимодальной моделью, способной принимать на вход как текст, так и изображения для последующей генерации текстового ответа.

В чем особенность архитектуры этой модели?

Она построена на базе Qwen3.5 с использованием Mixture-of-Experts (MoE), где из 397 миллиардов параметров активными являются 17 миллиардов, что обеспечивает баланс между мощностью и скоростью.

Nex AGI: Nex-N2-Pro

NENex-agiОбновлено: 08 июня 2026 г.

Nex-N2-Pro — это продвинутая мультимодальная модель на архитектуре Qwen3.5, использующая метод смеси экспертов (MoE) для эффективной обработки текста и изображений. Благодаря огромному контекстному окну в 262 144 токена и поддержке логических рассуждений, она отлично подходит для работы со сложными агентскими сценариями.

Использовать через API

Метрики

Вход

32 ₽/M

Выход

125 ₽/M

Контекст

262k tokens

Параметры

Релиз

08 июня 2026 г.

Поддерживаемые параметры

frequency_penaltyinclude_reasoninglogprobsmax_tokensreasoningtemperaturetop_ktop_logprobstop_p

Технический обзор

Nex-N2-Pro — это агентная модель с механизмом mixture-of-experts от Nex AGI, содержащая 17 миллиардов активных параметров из общего числа 397 миллиардов. Построена на архитектуре Qwen3.5, модель принимает текстовый и графический ввод и генерирует...

Кодинг

Инструменты

Длинный контекст

Мультимодальность

Веб-автоматизация

Смежные подборки

Модели для программирования Недорогие модели Модели с длинным контекстом

Сравнение с похожими моделями

Модель

Для чего

Контекст

Цена ₽

Модель

Nex AGI: Nex-N2-ProТекущая

Для чего

Контекст

262k

Цена ₽

32 / 125

Nex AGI: Nex-N2-ProТекущая

262k

32 / 125

Модель

xAI: Grok Build 0.1

Для чего

Обе модели поддерживают мультимодальный ввод и ориентированы на решение сложных технических задач с использованием больших контекстных окон.

Контекст

256k

Цена ₽

120 / 240

xAI: Grok Build 0.1

256k

120 / 240

Модель

MoonshotAI: Kimi K2.7 Code

Для чего

Модели схожи по архитектурным возможностям обработки кода и визуальных данных, предлагая глубокую аналитику в рамках агентских систем.

Контекст

262k

Цена ₽

89 / 419

MoonshotAI: Kimi K2.7 Code

262k

89 / 419

Когда выбирать

Необходима обработка сверхдлинных документов или больших объемов данных в одном контексте
Требуется мультимодальный анализ, сочетающий распознавание изображений и генерацию текста
Нужна модель с поддержкой цепочки рассуждений для решения многоступенчатых логических задач

Когда не выбирать

Требуется максимально легкая модель для мгновенных ответов на простые вопросы
Задачи ограничены только короткими текстовыми сообщениями без необходимости глубокого анализа
Необходима работа в оффлайн-режиме без использования API alltokens