Nex-N2-Pro: el modelo open source gratuito que planta cara a GPT-5.5

Un laboratorio de IA chino acaba de lanzar un modelo gratuito que obtiene 80,8 en SWE-Bench Verified y 75,3 en Terminal-Bench 2.1, lo que lo sitúa en la misma liga que GPT-5.5 y Claude Opus 4.7 en trabajo de programación real. Se llama Nex-N2-Pro, salió el 2 de junio de 2026 y descargarlo no cuesta nada. El modelo viene de Nex AGI, se distribuye bajo una licencia Apache 2.0 permisiva y está construido específicamente para tareas agénticas como escribir código, invocar herramientas y ejecutar por su cuenta flujos de trabajo largos y de varios pasos.

Esta es una de las señales más claras hasta ahora de que la IA open source ha alcanzado a la vanguardia en las tareas que de verdad les importan a los desarrolladores. En este artículo desglosamos qué es Nex-N2-Pro, qué significan de verdad sus puntuaciones en los benchmarks, cómo se compara con GPT-5.5 y Opus 4.7, cuánto cuesta y a quién le merece la pena de verdad. También cubrimos la parte que la mayoría de las publicaciones de lanzamiento se saltan, que es el hardware muy real que hace falta para ejecutar un modelo de 397 000 millones de parámetros en tu propia máquina.

Una licencia permisiva como Apache 2.0 es lo que hace de Nex-N2-Pro auténtica IA open source, libre de descargar, modificar y ejecutar en tu propio hardware.

Nex-N2-Pro también aparece en nuestro repaso de los mejores modelos de IA open source como la opción agéntica con la licencia más permisiva.

Lo esencial

• Nex-N2-Pro es gratuito y open source bajo Apache 2.0, lanzado por Nex AGI el 2 de junio de 2026
• Es un modelo Mixture-of-Experts de 397B parámetros que activa solo 17B parámetros por token, construido sobre Qwen3.5-397B-A17B
• Sus puntuaciones destacadas incluyen 80,8 en SWE-Bench Verified, 75,3 en Terminal-Bench 2.1, 90,7 en GPQA Diamond y 94,0 en IFEval
• Se mantiene a la par de GPT-5.5 y Claude Opus 4.7 en benchmarks de programación y agénticos, el primer modelo abierto en hacerlo de forma tan convincente
• Un hermano menor, Nex-N2-mini, apunta a hardware más ligero, pero ejecutar el modelo Pro completo en local necesita unos 794 GB de VRAM a precisión completa

¿Qué es Nex-N2-Pro?

Nex-N2-Pro es un modelo de IA open source de Nex AGI diseñado para trabajo agéntico en lugar de para chat simple. Usa un diseño Mixture-of-Experts (MoE) con 397 000 millones de parámetros totales, pero activa solo 17 000 millones por token, lo que mantiene la inferencia mucho más barata que en un modelo denso del mismo tamaño. Acepta texto e imágenes como entrada y produce texto como salida, y admite una ventana de contexto de 262 000 tokens con una salida de hasta 256 000 tokens.

El modelo tiene un postentrenamiento sobre Qwen3.5-397B-A17B, el modelo base abierto de Alibaba, así que hereda ese linaje mientras añade encima el propio entrenamiento agéntico de Nex AGI. Nex-N2-Pro es el mayor de dos lanzamientos. Su hermano, Nex-N2-mini, está construido sobre la base más pequeña Qwen3.5-35B-A3B para quienes quieren algo más ligero de ejecutar. Ambos son abiertos bajo Apache 2.0, lo que significa que puedes usarlos comercialmente, modificarlos y alojarlos tú mismo sin pagar una licencia.

Si has seguido lanzamientos abiertos recientes como el precio y la gama de modelos Qwen de Alibaba o MiniMax M3, Nex-N2-Pro encaja en la misma ola de modelos capaces y con licencia abierta. La diferencia está en lo agresivamente que apunta a la programación agéntica.

Benchmarks de Nex-N2-Pro: ¿qué tan bueno es de verdad?

La hoja de benchmarks es donde Nex-N2-Pro se gana la atención. En tareas de ingeniería de software y agénticas, marca números que hasta hace poco eran territorio exclusivo de los modelos de vanguardia cerrados. Las cifras de abajo vienen de la tarjeta de modelo oficial de Hugging Face.

Lo más destacado es el 80,8 en SWE-Bench Verified, una prueba que le pide a un modelo que corrija bugs reales en repositorios open source reales. Una puntuación en los 80 significa que el modelo es útil para el trabajo de ingeniería del día a día, no solo para demos. El 94,0 en IFEval también importa para quienes crean agentes, porque un agente que se desvía de las instrucciones a mitad de tarea es peor que no tener agente.

Cómo se compara Nex-N2-Pro con GPT-5.5 y Opus 4.7

Nex AGI posiciona el modelo como un par de los líderes cerrados, y los números frente a frente que publicó lo respaldan en programación. Nex-N2-Pro supera por poco a GPT-5.5 en SWE-Bench Pro y le gana a Claude Opus 4.7 en Terminal-Bench 2.1, mientras queda ligeramente por detrás de GPT-5.5 en navegación web.

La lectura sincera es que Nex-N2-Pro es competitivo, no dominante. Se intercambia golpes con los mejores modelos cerrados en programación y trabajo agéntico, pierde por un pelo en algunas tareas de navegación y gana de largo en una métrica que los demás no pueden igualar, que es el precio. Puedes leer nuestra opinión sobre la competencia cerrada en nuestra cobertura de Claude Opus y ver dónde se sitúa en nuestro centro de los mejores modelos de IA.

Qué hace diferente al «Agentic Thinking»

La propuesta de Nex AGI se centra en un marco que llama Agentic Thinking, que une en un único bucle continuo el entender una petición, planificar, escribir y ejecutar código, leer el resultado e iterar. La mayoría de los modelos tratan el razonamiento, el uso de herramientas y la ejecución como pasos separados. Nex-N2-Pro está entrenado para mantenerlos en un solo flujo, que se acerca más a cómo un ingeniero humano resuelve realmente un problema.

Debajo hay dos ideas. El Adaptive Thinking deja que el modelo decida por su cuenta cuándo razonar en profundidad y cuándo actuar rápido, lo que, según Nex AGI, recorta los tokens de razonamiento entre un 30 y un 50 por ciento en los pasos rutinarios. El Coherent Thinking mantiene un estilo de razonamiento consistente en distintos tipos de tarea, para que el modelo no se comporte como un sistema diferente cuando pasa de la investigación a la programación. Juntos pretenden hacer más fiables los trabajos largos y de varios pasos, que es justo donde hoy se desmoronan la mayoría de los agentes.

Precio y cómo usar Nex-N2-Pro

El precio de titular es la parte fácil. Como Nex-N2-Pro es open source bajo Apache 2.0, los pesos son gratis de descargar desde Hugging Face y ModelScope. Durante la ventana de lanzamiento en junio de 2026, varios proveedores alojados también lo ofrecieron gratis, entre ellos OpenRouter en su nivel gratuito y SiliconFlow, que anunció acceso gratis durante las dos primeras semanas. Las tarifas estándar de pago por token no se habían publicado de forma pública en el momento de escribir esto, así que espera que se estabilicen una vez terminen las promociones de lanzamiento.

Tienes varias formas de usarlo de verdad. La más rápida es a través de una API alojada como OpenRouter, SiliconFlow, Novita o FriendliAI, donde envías peticiones y nunca tocas una GPU. La segunda es descargar los pesos y ejecutarlos tú mismo con herramientas como llama.cpp, Ollama o LM Studio. La tercera es saltarte del todo los malabares con modelos, algo a lo que volvemos más abajo.

El truco: probablemente no puedas ejecutarlo en local

Aquí está el baño de realidad que la mayoría de la cobertura del lanzamiento pasa por alto. Un modelo de 397 000 millones de parámetros es enorme, y ejecutar Nex-N2-Pro a precisión BF16 completa necesita unos 794 GB de VRAM, que es territorio de centro de datos y está muy por encima de cualquier GPU de consumo. Incluso reducido a cuantización INT4, todavía necesita unos 216 GB de VRAM, así que una sola tarjeta de 24 GB como una RTX 4090 ni se acerca.

Para la mayoría de la gente, eso significa que la vía de la API es la práctica, y la variante Nex-N2-mini es la mejor elección si quieres algo que quepa en un hardware más modesto. Si solo quieres la capacidad sin el quebradero de cabeza de la infraestructura, una aplicación multimodelo es la vía más sencilla. Nuestra propia aplicación Fello AI te da Claude, ChatGPT, Gemini, Grok y DeepSeek a través de una sola suscripción de Mac, así que obtienes resultados de nivel de vanguardia sin gestionar GPU, cuantización ni cuentas de proveedores tú mismo.

Nex-N2-Pro frente a la competencia

Entonces, ¿dónde queda frente al resto? La tabla de abajo resume las concesiones en términos sencillos.

Si necesitas un modelo gratuito que puedas alojar y moldear a tu propia pila de agentes, Nex-N2-Pro es ahora una de las opciones más fuertes sobre la mesa, junto a lanzamientos abiertos como el Nemotron 3 Ultra de NVIDIA. Si solo quieres la mejor respuesta con cero configuración, un modelo cerrado o una aplicación multimodelo siguen ganando en comodidad.

Conclusión

Nex-N2-Pro es un hito genuino para la IA open source. Un modelo gratuito con Apache 2.0 que iguala a GPT-5.5 y Claude Opus 4.7 en los benchmarks de programación habría sonado descabellado hace un año, y ahora puedes descargarlo hoy mismo. Para poner contexto, la vanguardia cerrada más nueva de OpenAI es el GPT-5.6 de tres niveles (Sol, Terra y Luna), que se lanzó solo a socios aprobados por el gobierno. La salvedad sincera es el hardware, ya que ejecutar el modelo completo requiere una infraestructura seria, así que la API o el más pequeño Nex-N2-mini serán el punto de entrada realista para la mayoría de los lectores.

Si creas agentes o escribes código y quieres un modelo abierto que controles, empieza con la API alojada en OpenRouter o SiliconFlow y pruébalo en tus propias tareas antes de comprometerte con el autoalojamiento. Si prefieres saltarte la configuración y cambiar libremente entre los mejores modelos, prueba en su lugar la aplicación todo en uno de Fello AI.

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