Nex-N2.5-Max
Nex-AGI
Son güncelleme: 12 Eylül 2026
🖥️ Bu model bilgisayarında çalışır mı?
Ağırlıkları açık, ama tüketici donanımında pratik değil: 1,6 trilyon parametre. Resmî kurulum önerisi her biri 16 H200 taşıyan 2 düğüm — tek kullanıcı için yerel çalıştırma pratikte mümkün değil, ağırlıklar açık olsa da bulut üzerinden kullanılır.
Ekran kartını seç, çalışır mı gör →Bağlam uzunluğu
262K token
API giriş (1M token)
—
API çıkış (1M token)
—
Kullanıcı planı
Ücretsiz (açık kaynak)
Türkçe destek
Orta
Çok modlu
Hayır
Hızı
Yavaş
OpenAI uyumlu
Evet
Ne İçin Kullanılır?
- ✓Çok uzun bağlamda bilgi çıkarma ve sentez
- ✓Uzun soluklu ajan ve araç zincirleri
- ✓Açık ağırlıkla kendi altyapında büyük model çalıştırma
Güçlü Yönler
- ↑1,6T parametre MoE, token başına 6/384 uzman aktif
- ↑1M token context (config'ten doğrulandı)
- ↑Terminal-Bench 2.1 86,1 ve BrowseComp 92,6 (üretici ölçümü)
- ↑Apache-2.0 beyanlı açık ağırlıklar
Dikkat Edilecekler
- ↓OpenRouter'da yok, API fiyatı açıklanmamış
- ↓Metin odaklı — görsel girişi yok
- ↓Trilyon parametre, yerelde çalıştırmak pratik değil
- ↓Depoda lisans dosyası yok; değerlendirme harness'ı yayınlanmadı
Nex-N2.5-Max, Nex-AGI'nin 8 Eylül 2026'da yayınladığı Nex-N2.5 ailesinin amiral üyesi ve şirketin ilk kez trilyon parametre ölçeğinde post-training yaptığı model. Yapı 1,6 trilyon parametreli, metin odaklı bir MoE (61 katman, 384 uzman, token başına 6 uzman aktif, gizli boyut 7168). Ailedeki mini ve Pro çok modlu iken Max kasıtlı olarak sadece metin — yani görsel ajan işlerinde mini/Pro, saf akıl yürütme ve bilgi işlerinde Max tercih ediliyor. Aile olarak odak aynı: gerçek ortamlarda uzun soluklu ajan görevleri, bilgisayar kullanımı, tarayıcı gezintisi, kendi kodunu çalıştırıp test etme. Max'in aile içindeki yeri en üst basamak. Nex-AGI'nin tablosunda Terminal-Bench 2.1'de 86,1 (ailenin en iyisi), SWE-Bench Pro'da 65,7, DeepSWE v1.1'de 65,6, AutomationBench'te 50,2 ve Toolathlon Verified'da 74,7 alıyor. BrowseComp'ta 92,6 ile GPT-5.6 Sol ve Claude Opus 5'i geçtiği belirtiliyor. Klasik kodlama benchmarklarında yine Opus 5 (SWE-Bench Pro 79,2) ve GPT-5.6 Sol (64,6) ile aynı ligde kalıyor. Context window 1.048.576 token; bu değeri modelin config dosyasından (max_position_embeddings) doğruladım. Ağırlıklar Apache-2.0 beyanıyla Hugging Face'te açık. Bu model OpenRouter'da listelenmiyor — barındırılan erişim ailede yalnızca mini ve Pro için var, dolayısıyla fiyat bilgisi yok. API fiyatı yayınlanana kadar bu alanları boş bıraktım. Türkçe performansı test edilmedi. Not: model kartı Apache-2.0 dese de depoda ayrı lisans dosyası ve Pro'nun değerlendirme harness'ı henüz yok.
En Yakın Alternatif
Gerekli Programlar
Açık ağırlıklı bir modeli kendi bilgisayarında çalıştırmak için bir model yöneticisi gerekir. İkisi de ücretsiz, ikisi de Windows, Mac ve Linux'ta çalışır.
LM Studio — görsel arayüz isteyenler için
Modeli listeden seçip indiriyorsun, terminal yok. Yeni başlayan için en kısa yol.
Ollama — terminalden çalıştıranlar için
Terminalden tek komutla model indirip çalıştırıyorsun, arayüz yok. Bu modelin Ollama kütüphanesinde hazır bir sürümü olup olmadığını ollama.com'da arayarak görebilirsin.
Donanım tarafı
Büyük modeller için ekran kartı yetmiyorsa, iş istasyonu sınıfı donanımın ne verdiğini rehberde ölçtük.
DGX Spark rehberi →