Nex-N2-Pro: O Modelo Open Source Gratuito Que Se Mede de Igual Para Igual Com o GPT-5.5

Um laboratório de IA chinês acaba de lançar um modelo gratuito que obtém 80,8 no SWE-Bench Verified e 75,3 no Terminal-Bench 2.1, colocando-o na mesma liga que o GPT-5.5 e o Claude Opus 4.7 em trabalho de programação real. Chama-se Nex-N2-Pro, foi lançado a 2 de junho de 2026 e não custa nada descarregar. O modelo vem da Nex AGI, é distribuído sob uma licença permissiva Apache 2.0 e foi construído especificamente para tarefas agênticas como escrever código, invocar ferramentas e executar sozinho fluxos de trabalho longos, de vários passos.

Este é um dos sinais mais claros até agora de que a IA open source alcançou a fronteira nas tarefas que interessam de facto aos programadores. Neste artigo detalhamos o que é o Nex-N2-Pro, o que os seus resultados de benchmark realmente significam, como se compara ao GPT-5.5 e ao Opus 4.7, quanto custa e quem deve realmente dar-lhe atenção. Cobrimos também a parte que a maioria das publicações de lançamento salta, que é o hardware bem real necessário para correr um modelo de 397 mil milhões de parâmetros na sua própria máquina.

Uma licença permissiva como a Apache 2.0 é o que faz do Nex-N2-Pro IA open source genuína, livre de descarregar, modificar e correr no seu próprio hardware.

O Nex-N2-Pro figura também na nossa seleção dos melhores modelos de IA open source como a escolha agêntica com a licença mais permissiva.

Os pontos-chave

• O Nex-N2-Pro é gratuito e open source sob a Apache 2.0, lançado pela Nex AGI a 2 de junho de 2026
• É um modelo Mixture-of-Experts de 397B parâmetros que ativa apenas 17B parâmetros por token, construído sobre o Qwen3.5-397B-A17B
• Os resultados de destaque incluem 80,8 no SWE-Bench Verified, 75,3 no Terminal-Bench 2.1, 90,7 no GPQA Diamond e 94,0 no IFEval
• Acompanha o ritmo do GPT-5.5 e do Claude Opus 4.7 em benchmarks de programação e agênticos, o primeiro modelo aberto a fazê-lo de forma tão convincente
• Um irmão mais pequeno, o Nex-N2-mini, destina-se a hardware mais leve, mas correr o modelo Pro completo localmente precisa de sensivelmente 794 GB de VRAM em precisão total

O Que É o Nex-N2-Pro?

O Nex-N2-Pro é um modelo de IA open source da Nex AGI concebido para trabalho agêntico em vez de simples conversa. Usa um design Mixture-of-Experts (MoE) com 397 mil milhões de parâmetros no total, mas ativa apenas 17 mil milhões por token, o que mantém a inferência muito mais barata do que um modelo denso do mesmo tamanho. Aceita texto e imagens como entrada e produz texto como saída, e suporta uma janela de contexto de 262 000 tokens com saída até 256 000 tokens.

O modelo foi pós-treinado sobre o Qwen3.5-397B-A17B, o modelo base aberto da Alibaba, pelo que herda essa linhagem enquanto acrescenta por cima o treino agêntico próprio da Nex AGI. O Nex-N2-Pro é o maior de dois lançamentos. O seu irmão, o Nex-N2-mini, é construído sobre o base mais pequeno Qwen3.5-35B-A3B para quem quer algo mais leve de correr. Ambos são abertos sob a Apache 2.0, o que significa que os pode usar comercialmente, modificar e alojar por conta própria sem pagar uma taxa de licença.

Se acompanhou lançamentos abertos recentes como a gama e os preços do Qwen da Alibaba ou o MiniMax M3, o Nex-N2-Pro encaixa na mesma vaga de modelos capazes e com licença aberta. A diferença é a agressividade com que aposta na programação agêntica.

Benchmarks do Nex-N2-Pro: Quão Bom É Realmente?

A folha de benchmarks é onde o Nex-N2-Pro conquista a atenção. Em tarefas de engenharia de software e agênticas, apresenta números que até há pouco eram território exclusivo dos modelos de fronteira fechados. Os valores abaixo vêm do cartão de modelo oficial no Hugging Face.

O destaque é os 80,8 no SWE-Bench Verified, um teste que pede a um modelo para corrigir bugs reais em repositórios open source reais. Um resultado na casa dos 80 significa que o modelo é útil para trabalho de engenharia do dia a dia, não apenas para demonstrações. Os 94,0 no IFEval também importam para quem constrói agentes, porque um agente que se afasta das instruções a meio de uma tarefa é pior do que nenhum agente.

Como o Nex-N2-Pro Se Compara ao GPT-5.5 e ao Opus 4.7

A Nex AGI posiciona o modelo como um par dos líderes fechados, e os números diretos que publicou corroboram isso na programação. O Nex-N2-Pro supera à tangente o GPT-5.5 no SWE-Bench Pro e bate o Claude Opus 4.7 no Terminal-Bench 2.1, ficando ligeiramente atrás do GPT-5.5 na navegação na web.

A leitura honesta é que o Nex-N2-Pro é competitivo, não dominante. Troca golpes com os melhores modelos fechados na programação e no trabalho agêntico, perde por um triz nalgumas tarefas de navegação e ganha por larga margem numa métrica que os outros não conseguem igualar, que é o preço. Pode ler a nossa opinião sobre a concorrência fechada na nossa cobertura do Claude Opus e ver onde se posiciona no nosso portal dos melhores modelos de IA.

O Que Torna o «Agentic Thinking» Diferente

A proposta da Nex AGI centra-se num framework a que chama Agentic Thinking, que junta num único ciclo contínuo a compreensão de um pedido, o planeamento, a escrita e a execução de código, a leitura do resultado e a iteração. A maioria dos modelos trata o raciocínio, o uso de ferramentas e a execução como passos separados. O Nex-N2-Pro é treinado para os manter num só fluxo, o que está mais próximo de como um engenheiro humano realmente trabalha um problema.

Duas ideias estão na base disto. O Adaptive Thinking deixa o modelo decidir por si quando raciocinar em profundidade e quando agir depressa, o que a Nex AGI afirma reduzir os tokens de raciocínio em 30 a 50 por cento nos passos rotineiros. O Coherent Thinking mantém um estilo de raciocínio consistente entre diferentes tipos de tarefa, para que o modelo não se comporte como um sistema diferente quando passa da investigação para a programação. Juntos, servem para tornar os trabalhos longos, de vários passos, mais fiáveis, que é exatamente onde a maioria dos agentes se desmorona hoje.

Preços e Como Usar o Nex-N2-Pro

O preço principal é a parte fácil. Como o Nex-N2-Pro é open source sob a Apache 2.0, os pesos são gratuitos para descarregar no Hugging Face e no ModelScope. Durante a janela de lançamento em junho de 2026, vários fornecedores alojados também o ofereceram gratuitamente, incluindo o OpenRouter no seu nível gratuito e o SiliconFlow, que anunciou acesso gratuito nas primeiras duas semanas. As tarifas pagas padrão por token não tinham sido publicadas à data de redação, por isso conte que isso assente assim que as promoções de lançamento terminarem.

Tem algumas formas de o usar na prática. A mais rápida é através de uma API alojada como o OpenRouter, o SiliconFlow, a Novita ou o FriendliAI, onde envia pedidos e nunca toca numa GPU. A segunda é descarregar os pesos e corrê-los por conta própria com ferramentas como o llama.cpp, o Ollama ou o LM Studio. A terceira é dispensar por completo a gestão de modelos, a que voltamos mais abaixo.

O Senão: Provavelmente Não O Consegue Correr Localmente

Eis a dose de realidade que a maioria da cobertura de lançamento omite. Um modelo de 397 mil milhões de parâmetros é enorme, e correr o Nex-N2-Pro em precisão total BF16 precisa de sensivelmente 794 GB de VRAM, o que é território de centro de dados e muito para lá de qualquer GPU de consumo isolada. Mesmo espremido até à quantização INT4, ainda precisa de cerca de 216 GB de VRAM, por isso uma única placa de 24 GB como uma RTX 4090 nem sequer chega perto.

Para a maioria das pessoas, isso significa que o caminho da API é o prático, e a variante Nex-N2-mini é a melhor escolha se quiser algo que caiba em hardware mais modesto. Se só quer a capacidade sem a dor de cabeça da infraestrutura, uma aplicação multimodelo é o caminho mais simples. A nossa própria aplicação Fello AI dá-lhe o Claude, o ChatGPT, o Gemini, o Grok e o DeepSeek através de uma só subscrição para Mac, para que obtenha resultados de nível de fronteira sem gerir GPU, quantização ou contas de fornecedores por conta própria.

Nex-N2-Pro vs a Concorrência

Então, onde é que ele se posiciona face ao campo? A tabela abaixo resume os compromissos em termos simples.

Se precisa de um modelo gratuito que possa alojar e moldar ao seu próprio stack de agentes, o Nex-N2-Pro é agora uma das opções mais fortes em cima da mesa, a par de lançamentos abertos como o Nemotron 3 Ultra da NVIDIA. Se só quer a melhor resposta com zero configuração, um modelo fechado ou uma aplicação multimodelo continua a vencer na conveniência.

Conclusão

O Nex-N2-Pro é um marco genuíno para a IA open source. Um modelo gratuito, Apache 2.0, que iguala o GPT-5.5 e o Claude Opus 4.7 em benchmarks de programação teria soado rebuscado há um ano, e agora pode descarregá-lo hoje. Para contexto, a fronteira fechada mais recente da OpenAI é o GPT-5.6 de três níveis (Sol, Terra e Luna), que foi lançado apenas para parceiros aprovados pelo governo. A ressalva honesta é o hardware, uma vez que correr o modelo completo exige infraestrutura séria, por isso a API ou o mais pequeno Nex-N2-mini serão o ponto de entrada realista para a maioria dos leitores.

Se constrói agentes ou escreve código e quer um modelo aberto que controla, comece pela API alojada no OpenRouter ou no SiliconFlow e teste-o nas suas próprias tarefas antes de se comprometer com o alojamento próprio. Se prefere dispensar a configuração e alternar livremente entre os melhores modelos, experimente antes a aplicação tudo-em-um da Fello AI.

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