GPT-5.5级性能免费用！Nex-N2-Pro开源模型实测：接入OpenClaw当Agent真香

不是GPT-5.5用不起，而是Nex-N2-Pro更有性价比——还免费。

2026年6月初，Nex AGI（上海创智学院联合多家机构）发布并开源了 Nex-N2-Pro 模型，一句话总结就是：

基于 Qwen3.5-397B-A17B 后训练，性能对标 GPT-5.5 和 Opus 4.7，限时免费用。

更狠的是，它不是一个"只会聊天"的模型——它天生就是为 Agent（智能体）场景 设计的。

核心亮点：三大能力让它不一样

1. Agentic Thinking —— 推理和行动，同一种思维

大多数模型的"思考"和"执行"是割裂的。Nex-N2-Pro 不同，它把 搜索、编码、工具调用 统一到了同一个思维框架下。

官方的说法是：目标分解 → 状态追踪 → 策略调整 → 自我校验。

用人话说就是：这个模型在做复杂任务时，会自己拆解步骤、记住做到哪了、遇到问题会换策略、做完还会自己检查。

2. Adaptive Thinking —— 自己决定要不要"深度思考"

这是 Nex-N2-Pro 最聪明的地方：它能自主判断任务难度，动态调控推理强度。

简单任务：直接回答，不浪费算力
复杂任务：自动开启深度推理

实测数据显示，Adaptive Thinking 在保持任务完成率的同时，token 消耗节省约 20%。翻译一下：同样的钱，能干更多的活。

3. 全场景统一推理构型

Nex-N2-Pro 在三类任务上展现出不同的推理策略：

任务类型	推理特点
搜索任务	前期拆解搜索策略，末段综合证据
SWE编程	定位bug阶段和验证修复阶段推理最密集
开放式长程任务	推理随任务推进逐步加深，收尾时达到峰值

简单说：推理总是集中在最需要决策的环节，不浪费在无关紧要的地方。

实测数据：和GPT-5.5差多少？

先说结论：部分场景已经持平甚至超越，部分还有差距。

编程能力（SWE相关）

基准	Nex-N2-Pro	GPT-5.5	Opus 4.7
SWE-Bench Verified	80.8%	82.9%	87.6%
SWE-Bench Pro	58.8%	58.6%	64.3%
Terminal-Bench 2.1	75.3%	83.4%	69.7%
DeepSWE	33.6%	70%	54%

SWE-Bench Pro 上已经超越 GPT-5.5！ Terminal-Bench 也超过了 Opus 4.7。

Agent能力

基准	Nex-N2-Pro	GPT-5.5	Opus 4.7
BrowseComp	83.7%	84.4%	79.8%
GDPval	1585	1769	1753
Toolathlon	51.9%	55.6%	52.8%

BrowseComp 上已经非常接近 GPT-5.5（83.7% vs 84.4%），超越 Opus 4.7 近4个百分点。

通用推理

基准	Nex-N2-Pro	GPT-5.5	Opus 4.7
GPQA Diamond	90.7%	93.6%	94.2%
IFEval	94.0%	-	-

GPQA Diamond 90.7%，已经进入第一梯队。

实测体验：接入 OpenClaw 当 Agent

我自己把 Nex-N2-Pro 接入了 OpenClaw（AI Agent 框架），实际跑了一段时间，说说感受：

✅ 优点

工具调用准确：Agentic Thinking 架构确实不是吹的，调用 MCP 工具、执行多步骤任务时逻辑清晰
响应速度快：在硅基流动平台上延迟很低，体验流畅
中文能力强：毕竟是基于 Qwen3.5 后训练的，中文理解到位
免费真香：目前限时免费，白嫖的快乐你懂的

⚠️ 不足

复杂推理有差距：DeepSWE 等高难度任务上和 GPT-5.5 还有明显差距
创意任务一般：Agentic 能力强不等于创意好，写文章还是 GPT 系列更自然
权重未完全开放：虽然开源，但本地部署需要的显存门槛不低

💡 适合场景

代码助手 / Bug修复
信息搜索与综合
自动化工作流（Agent）
需要调用工具的任务

完整生态：不只是一个模型

Nex AGI 开源的不只是模型，而是一个完整的 AI Agent 生态：

组件	说明
Nex-N2-Pro	核心模型（开源）
NexAU	智能体开发框架（开源）
NexRL	强化学习训练框架（开源）
训练数据	7万条能动性数据（开源）
EaaS通信库	GPU P2P通信组件（开源）

从模型到训练到部署，全链路开源。这在国产开源模型中是很少见的。

硅基流动：限时免费，良心平台

Nex-N2-Pro 目前已在 SiliconFlow（硅基流动） 平台上线，限时免费开放 API 调用。

为什么推荐硅基流动？

🔥 大量免费模型：OCR、生图、嵌入、小模型等永久免费
💰 价格屠夫：大模型API价格全行业最低
🎁 活动不断：经常有新用户代金券、邀请奖励等活动
🇨🇳 国内稳定：注册快、无需翻墙、合规稳定

🎉 专属福利

用我的邀请链接注册，可获得 ¥16 代金券：

👉 https://cloud.siliconflow.cn/i/p61lgKxB

已完成实名认证的用户，还可成为「硅基流动推荐官」，每成功邀请 1 名新用户即可获得 1 张 ¥16 代金券，邀请人数不设上限。

快速接入

# OpenAI 兼容接口，替换 endpoint 即可export OPENAI_API_KEY="你的SiliconFlow API Key"export OPENAI_BASE_URL="https://api.siliconflow.cn/v1"# 直接调用curl https://api.siliconflow.cn/v1/chat/completions \  -H "Authorization: Bearer $OPENAI_API_KEY" \  -H "Content-Type: application/json" \  -d '{    "model": "nex-agi/Nex-N2-Pro",    "messages": [{"role":"user","content":"你好"}]  }'

总结：开源Agent模型的新标杆

Nex-N2-Pro 的意义不只是"又一个开源模型"，而是证明了一件事：

国产开源模型在 Agent 场景下，已经可以和 GPT-5.5 正面较量。

SWE-Bench Pro 超越 GPT-5.5
BrowseComp 接近 GPT-5.5
全链路开源生态
限时免费可用

如果你是开发者，正在找一个免费、强大、适合 Agent 场景的模型，Nex-N2-Pro 是目前最值得试的选择。

相关链接

HuggingFace：https://huggingface.co/nex-agi/Nex-N2-Pro
ModelScope：https://www.modelscope.cn/models/nex-agi/Nex-N2-Pro
官网：https://nex-agi.com
GitHub：https://github.com/nex-agi
硅基流动注册（送¥16代金券）：https://cloud.siliconflow.cn/i/p61lgKxB