Nex-AGI, une équipe spécialisée dans l'IA agentique installée à Shanghai, a dévoilé le 10 novembre 2026 Nex-N2.6, un modèle multimodal à poids ouverts destiné au pilotage d'ordinateurs, à la programmation et aux tâches au long cours qui enchaînent de nombreux appels d'outils. Les poids ont été déposés le jour même sur Hugging Face sous licence Apache-2.0, accompagnés du dépôt GitHub sii-nex/Nex-N2.6 et d'un accès payant via OpenRouter. Le checkpoint publié, quantifié en FP8, compte environ 321 milliards de paramètres.
Nex-N2.6 n'a pas été entraîné à partir de zéro. Sa fiche indique qu'il repose sur GLM-5.3-Flash, le modèle ouvert de Z.ai, et qu'il prend la suite de Nex-N2.5-Pro, la précédente version de l'équipe. Les ambitions affichées restent terre à terre : empêcher le modèle de tourner en rond dans son raisonnement et l'empêcher d'invoquer des outils absents de l'environnement. Il accepte texte et images, et son modèle de conversation propose trois niveaux de reasoning_effort (low, high et max), max étant le réglage par défaut.
Les chiffres mis en avant émanent de Nex-AGI. L'équipe revendique 83,0 points sur OSWorld, la référence pour l'usage d'un ordinateur, contre 82,2 pour Nex-N2.5-Pro et 78,0 pour GLM-5.3-Flash. Sur Terminal-Bench 2.1, elle annonce 84,1, un cheveu sous les 84,3 du modèle de base, et sur AutomationBench 45,7, derrière GLM-5.3-Flash (48,8) comme DeepSeek-V4.1-Flash (54,8). Lors de rejeux internes bâtis à partir d'échecs rencontrés par l'équipe et ses partenaires, le taux de raisonnement répétitif serait passé de 16,0 % à 1,6 %, et chaque réponse comportant un appel d'outil aurait choisi un outil effectivement déclaré dans la requête. La fiche précise que ces scores dépendent du protocole d'évaluation et ont été mesurés sur le modèle, pas sur cet export FP8.
Le premier test extérieur est arrivé vingt-quatre heures plus tard. Plotly, éditeur d'outils d'analyse de données à base d'agents, a soumis Nex-N2.6 à son examen privé via OpenRouter, où Nex-AGI est l'unique fournisseur. Le modèle a réussi 38 questions sur 43, exactement comme GLM 5.3 Flash. Sans-faute sur les 20 questions d'analyse courantes, les demandes ambiguës, les requêtes impossibles et les pièges statistiques, mais un seul des cinq motifs cachés dans les données a été repéré, contre quatre pour son modèle de base.
Ce même essai a mis au jour un défaut qui cadre mal avec la promesse principale du lancement. Sur deux questions à motif caché, Nex-N2.6 a multiplié de légères variantes d'une même requête : environ 1 670 appels en 2 heures et 20 minutes dans un cas, quelque 650 appels en 70 minutes dans l'autre. Chaque tentative ne s'est arrêtée qu'au dépassement de la fenêtre de contexte de 262 144 tokens. Ces boucles représentent près de 9,80 dollars sur une facture de 10,19 dollars au tarif public, contre 0,69 dollar pour GLM 5.3 Flash. Plotly fait remarquer que Nex-AGI a mesuré la répétition dans le raisonnement du modèle, alors que son banc d'essai a observé une répétition dans l'usage des outils, et rappelle qu'une exécution unique ne constitue qu'un échantillon.
Pour un hébergement en interne, la fiche renvoie au guide de déploiement de GLM-5.3-Flash dans SGLang, avec une configuration compatible FP8 et une API compatible avec celle d'OpenAI. L'exécution des outils incombe au client ou au framework d'agents, qui renvoie les résultats au modèle. Sur OpenRouter, le tarif de lancement s'établit à 0,12 dollar par million de tokens en entrée et 0,40 dollar par million en sortie, soit une remise de 20 % sur le prix catalogue de 0,15 et 0,50 dollar.
Nex-N2.6 vient grossir l'offre de modèles à poids ouverts spécialement ajustés pour les agents à partir d'un modèle de base existant. Reste à savoir si ses progrès en fiabilité résistent hors des rejeux internes de Nex-AGI : pour l'heure, la seule évaluation indépendante montre une précision équivalente à celle du modèle de base et une propension coûteuse à boucler lors d'explorations ouvertes.