Nex-N2 — Nex-AGI 的本地 AI 模型
作者： Jakub Rusinowski · 最后更新：
Nex-AGI's Apache-2.0 agentic pair, post-trained on Qwen3.5 and built around what Nex calls Agentic Thinking: Adaptive Thinking lets the model choose when and how deeply to reason, Coherent Thinking keeps one reasoning style across chat, tool calls and terminal work. Pro reaches 75.3 on Terminal-Bench 2.1 and 90.7 on GPQA Diamond. The 35B mini is the size that matters for local use — 21.9 GB at Q4_K_M with 3B active parameters per token. This is the generation whose parameter counts Nex states outright.
变体
Nex-N2 最小的变体在 Q4_K_M 下约需 22 GB 显存——量化权重加框架开销，不含 KV 缓存。
| 模型 | Q4 下显存 | 显存 | 上下文 | 运行 |
|---|---|---|---|---|
| Nex-N2 mini → 35B (3B active) | ~21.9 GB | 262,144 | ollama run nex-n2 | |
| Nex-N2 Pro → 397B (17B active) | ~240.5 GB | 262,144 | ollama run nex-n2 |
显存为 Q4_K_M 下的量化权重加开销，与 GPU 与显存检测器使用同一引擎计算。
如何在本地运行 Nex-N2
安装 Ollama，然后拉取标签。
ollama run nex-n2在上方选择一个尺寸，查看它自己的显存、速度估算和安装命令。
许可证
Commercial use permitted. No usage restrictions beyond attribution.
适用于: Nex-N2 mini, Nex-N2 Pro推荐 GPU
目录中能在本地运行 Nex-N2（至少 22 GB 显存）的最便宜 GPU 是 NVIDIA GeForce RTX 5090 (32 GB).
我的 GPU 能运行 Nex-N2 吗？
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Nex-N2 — 常见问题
How much VRAM does Nex-N2 need?
Nex-N2 needs about 22 GB VRAM at Q4_K_M quantization for its smallest variant. Variants: Nex-N2 mini (22 GB, Q4_K_M); Nex-N2 Pro (240 GB, Q4_K_M). On Apple Silicon, unified memory counts toward this requirement.
Can I run Nex-N2 on an RTX 4090 (24 GB)?
Yes — Nex-N2 runs on an RTX 4090 (24 GB) and other 24 GB cards such as the RTX 3090. Smaller variants also fit comfortably on 8–16 GB GPUs at Q4_K_M.
What quantization should I use for Nex-N2?
Q4_K_M is the best balance of quality and VRAM for Nex-N2 in most cases. Choose Q8_0 for near-lossless quality if you have spare VRAM, or smaller quants (Q3/Q2) only when memory is tight.
How do I run Nex-N2 with Ollama?
Nex-N2 has no local Ollama tag — the published tag is cloud-hosted, so running it sends your prompts to a hosted GPU rather than your own machine.