A Nex-AGI, uma equipa de IA agêntica sediada em Xangai, lançou a 10 de novembro de 2026 o Nex-N2.6, um modelo multimodal de pesos abertos pensado para controlar computadores, escrever código e levar a cabo tarefas longas que encadeiam muitas chamadas a ferramentas. Os pesos foram publicados nesse mesmo dia no Hugging Face, sob licença Apache-2.0, em conjunto com o repositório sii-nex/Nex-N2.6 no GitHub e um acesso pago através do OpenRouter. O checkpoint disponibilizado está quantizado em FP8 e tem perto de 321 mil milhões de parâmetros.
Não se trata de um modelo treinado de raiz. Segundo a ficha técnica, assenta no GLM-5.3-Flash, o modelo aberto da Z.ai, e sucede ao Nex-N2.5-Pro, a versão anterior da equipa. Os objetivos desta iteração são concretos: evitar que o modelo ande em círculos no próprio raciocínio e impedir que invoque ferramentas que o ambiente não disponibiliza. Aceita texto e imagem, e o modelo de conversação oferece três níveis de reasoning_effort (low, high e max), sendo max o valor por omissão.
Os números de destaque são da própria Nex-AGI. A equipa indica 83,0 pontos no OSWorld, referência para uso de computador, contra 82,2 do Nex-N2.5-Pro e 78,0 do GLM-5.3-Flash. No Terminal-Bench 2.1 aponta 84,1, ligeiramente abaixo dos 84,3 do modelo de base, e no AutomationBench fica pelos 45,7, atrás do GLM-5.3-Flash (48,8) e do DeepSeek-V4.1-Flash (54,8). Em repetições internas construídas a partir de falhas reais encontradas pela equipa e pelos parceiros, a taxa de raciocínio repetitivo desceu de 16,0% para 1,6%, e todas as respostas com chamadas a ferramentas escolheram ferramentas efetivamente declaradas no pedido. A ficha ressalva que os resultados dependem do ambiente de avaliação e foram medidos ao nível do modelo, não desta exportação em FP8.
A primeira avaliação externa surgiu um dia depois. A Plotly, que desenvolve produtos de análise de dados com agentes, submeteu o Nex-N2.6 ao seu exame privado através do OpenRouter, onde a Nex-AGI é o único fornecedor. O modelo acertou 38 de 43 perguntas, a mesma pontuação do GLM 5.3 Flash. Não falhou nenhuma das 20 perguntas analíticas simples, das perguntas ambíguas, dos pedidos impossíveis nem das armadilhas estatísticas, mas só descobriu um dos cinco padrões escondidos nos dados, quando o modelo de base encontrou quatro.
O mesmo teste revelou um comportamento que contrasta com a principal promessa do lançamento. Em duas dessas perguntas, o Nex-N2.6 repetiu pequenas variações da mesma consulta: cerca de 1670 chamadas ao longo de 2 horas e 20 minutos num caso, e perto de 650 chamadas em 70 minutos no outro. Cada tentativa só terminou quando a conversa ultrapassou a janela de contexto de 262 144 tokens. Esses ciclos custaram aproximadamente 9,80 dólares de um total de 10,19 a preço de tabela, face a 0,69 dólares do GLM 5.3 Flash. A Plotly sublinhou que a Nex-AGI mediu a repetição no raciocínio do modelo, enquanto o seu sistema detetou repetição no uso de ferramentas, e lembrou que uma única execução vale como uma só amostra.
Para quem pretenda alojá-lo, a ficha remete para o guia de implementação do GLM-5.3-Flash no SGLang, com uma configuração compatível com FP8 e uma API compatível com a da OpenAI. A execução das ferramentas fica a cargo do cliente ou da framework de agentes, que devolve os resultados ao modelo. No OpenRouter, o preço de lançamento é de 0,12 dólares por milhão de tokens de entrada e 0,40 dólares por milhão de tokens de saída, menos 20% do que a tabela de 0,15 e 0,50 dólares.
O Nex-N2.6 junta-se às opções de pesos abertos afinadas especificamente para trabalho de agentes sobre um modelo de base já existente. Falta saber se os ganhos de fiabilidade se confirmam fora dos testes internos da Nex-AGI: por agora, a única avaliação independente mostra uma precisão equivalente à do modelo de base e uma tendência dispendiosa para entrar em ciclo quando a exploração é aberta.