nex-agi, 코드·에이전트 특화 오픈소스 추론 모델 'Nex-N2' 공개

Nex-N2는 nex-agi가 오픈소스로 공개한 에이전트 및 코드 작업 특화 추론 모델이다. 검색, 코딩, 외부 도구 호출을 분리된 기능으로 다루지 않고, 모델이 상황에 맞춰 스스로 생각의 깊이를 조절하며 행동하도록 만든 점이 핵심이다.

이 제품군은 Qwen 3.5 기반으로 사후 학습되었으며, 두 가지 MoE 구조로 제공된다. 상위 모델인 Nex-N2-Pro는 전체 매개변수가 3970억 개지만 실행 시에는 170억 개만 활성화된다. 소형 모델인 Nex-N2-mini는 전체 350억 개 중 30억 개의 매개변수만 활성화되어 추론 효율을 극대화했다.

무엇을 할 수 있나

기존 추론 모델은 간단한 터미널 명령어 하나를 칠 때도 불필요하게 긴 생각 과정을 거치며 토큰과 시간을 낭비하곤 했다. Nex-N2는 이를 적응형 추론으로 해결했다. 단순 작업은 즉시 실행하고, 복잡한 설계나 디버깅 단계에서만 깊은 추론 모드로 전환하는 방식이다.

개발진은 이를 Agentic Thinking 프레임워크로 정의했다. 요구사항 분석, 계획 수립, 코드 작성, 환경 피드백, 디버깅을 하나의 닫힌 루프로 묶어 도구 호출과 터미널 제어를 매끄럽게 이어간다. 1인 기업 자동화 워크플로나 엔드투엔드 게임 프로토타이핑 같은 실제 환경에서도 안정성을 입증했다고 설명한다.

벤치마크 점수도 뛰어나다. Terminal-Bench 2.1에서 75.3점, GDPval에서 1585점을 기록했으며, DeepSuite에서는 33.6점을 받아 DeepSeek V4나 GLM 5.1 같은 오픈소스 경쟁작들을 앞섰다. 공식 발표에 따르면 일부 소프트웨어 엔지니어링 벤치마크에서는 GPT-5.5나 Opus 4.7에 견줄 만한 성과를 보였다.

어떻게 실행하나

Nex-N2 가중치는 Hugging Face와 ModelScope에 전면 공개되어 누구나 다운로드할 수 있다. 자체 서버 없이 빠르게 API로 테스트해보고 싶다면 SiliconFlow의 얼리 액세스를 활용하면 된다.

자체 배포 시에는 공식 커스텀 sglang 포크를 사용하는 것을 권장한다. mini 버전은 H100 2장으로 구성된 단일 머신에서 바로 올릴 수 있으며, Pro 버전은 H100 8장을 장착한 서버 2대를 묶어 텐서 병렬 16으로 구동하는 예제가 제공된다. 환경 구축을 돕기 위해 필요한 패키지가 사전 설치된 Docker 이미지도 배포 중이다.

왜 중요한가

터미널 환경에서 스스로 오류를 잡아가며 코드를 짜는 에이전트를 구축하려는 개발자라면 Nex-N2는 바로 테스트해볼 가치가 있다. 기존 오픈 모델들은 단일 코드 생성엔 강해도 환경 피드백을 받아 가며 수십 단계를 이어가는 긴 작업에서는 쉽게 루프에 빠지거나 엉뚱한 도구를 부르기 일쑤였다.

무엇보다 필요한 순간에만 깊게 생각하는 적응형 구조와 가벼운 활성화 매개변수가 돋보인다. 긴 에이전트 작업을 돌릴 때 발생하는 추론 비용을 획기적으로 줄여주기 때문에, 스타트업이나 개인 빌더가 자사 서비스 파이프라인에 얹어 쓰기에 매우 현실적인 대안이다. 다만 에이전트 성능은 결국 모델을 감싸는 터미널 샌드박스의 견고함에 좌우된다는 점은 염두에 두어야 한다.