FalaVIP IA quinta-feira, 03 de setembro de 2026
Análise

Grátis, chinês e com 397B de parâmetros: o que o Nex-N2-Pro entrega de verdade

Modelo MoE da Nex AGI estreia como opção open weights e preço zero — mas o índice de inteligência 41,7 fica abaixo do pelotão que importa.

Redação FalaVIP IA 3 min de leitura
0preço de entrada e saída por milhão de tokens
41,7índice de inteligência (Artificial Analysis)
397B / 17Bparâmetros totais / ativos

Você já viu esse filme: modelo novo, gratuito,宣称 “performance de agente de ponta”. Só que a conta da API não é a única conta que você paga — a outra é o tempo gasto descobrindo se aquilo aguenta o tranco. O Nex-N2-Pro, da Nex AGI, entra no catálogo hoje como gratuito e open weights, mas o índice de inteligência 41,7 deixa claro que ele não está brigando com Gemini 3.1 Pro Preview nem com GPT-5.3-Codex.

O que ele é, em uma frase

Mixture-of-experts com 397B de parâmetros totais e apenas 17B ativos por token, construído sobre a arquitetura Qwen3.5. Aceita texto e imagem, devolve texto, tem 262 mil tokens de contexto e raciocínio nativo. País de origem: China. Preço: zero — tanto na entrada quanto na saída.

Ficha técnica — Nex-N2-Pro (free)
CampoValor
Identificadornex-agi/nex-n2-pro:free
Criadornex-agi
Preço de entradaUS$ 0.000 / M tokens
Preço de saídaUS$ 0.000 / M tokens
Janela de contexto262k
Modalidadetext+image->text
Índice de inteligência (AA)41.7
Índice de código59.1
Índice agêntico31.2
Parâmetros397B (17B ativos por token)
Pesosabertos
Velocidade de saída135 tokens/s
Raciocíniosim (gasta tokens de saída pensando)

A ideia de Mixture-of-experts merece uma tradução rápida: imagine um restaurante com 397 cozinheiros no quadro, mas só 17 trabalhando em cada pedido. Você paga menos por inferência (ou, neste caso, não paga nada), e o “cérebro” especialista certo é acionado conforme o prato. É por isso que modelos MoE conseguem ter porte de gigante sem cobrar como gigante.

Onde ele se encaixa no tabuleiro

O topo do mercado hoje tem Gemini 3.1 Pro Preview na frente com 47,7 de IQ, seguido de Gemini 3.5 Flash (46,7), GPT-5.3-Codex (45,5) e MiniMax M3 (45,4). O Nex-N2-Pro entra com 41,7 — quase quatro pontos abaixo do líder, mas acima de Xiaomi MiMo-V2.5 (38,0) e Qwen3.7 Plus (39,4).

Índice de inteligência (Artificial Analysis)
Nex-N2-Pro (free)41,7MiMo-V2.538MiMo-V2.5-Pro42,9MiniMax M345,4Qwen3.7 Plus39,4índice
Fonte: Artificial Analysis

Em coding, o número é mais simpático: 59,1, encostando no Xiaomi MiMo-V2.5-Pro (60,2) e acima do MiniMax M3 (58,6). Em agentic, 31,2 — atrás do MiniMax M3 (36,1) e do MiMo-V2.5-Pro (29,5), mas acima do MiMo-V2.5 (24,4). É um perfil de “bom em código, mediano em agente”, não de generalista de elite.

Para quem ele vale

Se você precisa de um modelo open weights para rodar localmente ou em uma VPS sem custo de licença, o Nex-N2-Pro entra na lista. Os 17B ativos por inferência são compatíveis com hardware mais modesto do que um dense de 70B+. O fato de ser gratuito na API também serve para prototipar pipelines agentic antes de migrar para um modelo pago.

Como se compara com o que já estava disponível
ModeloInteligênciaEntrada US$/MSaída US$/MContexto
Nex-N2-Pro (free) (o novo)41.700262k
MiMo-V2.538.00.140.281.05M
MiMo-V2.5-Pro42.90.4350.871.05M
MiniMax M345.40.31.21.05M
Qwen3.7 Plus39.40.321.281M
Preços do catálogo do OpenRouter na data. Inteligência pelo Artificial Analysis.

Em coding, especificamente, ele se posiciona como alternativa gratuita ao Xiaomi MiMo-V2.5-Pro pago (US$ 0,87 por milhão de saída). Você troca velocidade — 135 tokens/s contra 34 do MiMo-Pro — por uma nota de agente pior (31,2 contra 29,5) e zero de custo.

Para quem ele NÃO muda nada

Se o seu gargalo é qualidade de raciocínio ou autonomia em tarefas longas, o Nex-N2-Pro não substitui MiniMax M3 (45,4 de IQ, 36,1 de agentic, US$ 1,20/M saída) nem Xiaomi MiMo-V2.5-Pro (42,9 de IQ, 29,5 de agentic). Para workloads multimodais com áudio e vídeo, ele nem entra na conversa: a modalidade é text+image→text, enquanto o MiMo-V2.5 aceita áudio e vídeo.

Preço de saída (US$ por milhão de tokens)
MiMo-V2.50,28MiMo-V2.5-Pro0,87MiniMax M31,2Qwen3.7 Plus1,28US$/M
Fonte: OpenRouter

E se “grátis” é o único critério, vale lembrar que o catálogo já tem opções gratuitas de outros criadores — o diferencial aqui é o porte MoE open weights, não o preço em si.

O custo de oportunidade

O índice de inteligência é uma foto de hoje, não uma série histórica — então não dá para dizer se o Nex-N2-Pro “evoluiu” em relação a algum antecessor. O que dá para dizer é o seguinte: para cada US$ 1,20 que você gastaria em 1M de tokens de saída do MiniMax M3, usa o Nex-N2-Pro de graça e leva para casa um modelo com IQ 3,7 pontos menor e velocidade maior. É uma troca consciente, não um upgrade.

Inteligência × preço de saída
MiMo-V2.5MiMo-V2.5-ProMiniMax M3Qwen3.7 PlusUS$ por milhão (saída, escala log)índice de inteligência

Se a sua prioridade é agente de produção, pague pelo MiniMax M3 ou pelo MiMo-V2.5-Pro. Se a prioridade é experimentar um MoE chinês open weights sem colocar a mão no bolso, o Nex-N2-Pro já está no catálogo — é só apontar o tráfego.

Em uma frase

Use o Nex-N2-Pro para prototipar agentic e coding sem custo de API, mas não substitua MiniMax M3 ou Xiaomi MiMo-V2.5-Pro em produção: a diferença de 3 a 4 pontos no índice de inteligência pesa mais do que o preço zero.

Perguntas frequentes

O Nex-N2-Pro é realmente gratuito?

Sim, na listagem do catálogo ele aparece com preço zero tanto na entrada quanto na saída por milhão de tokens. Isso não quer dizer que o custo de infraestrutura para rodá-lo localmente seja zero — os 397B totais exigem hardware compatível com MoE.

Nex-N2-Pro serve para coding?

Serve razoavelmente bem: o índice de coding é 59,1, próximo do Xiaomi MiMo-V2.5-Pro (60,2) e acima do MiniMax M3 (58,6). Para tarefas agentic longas, porém, o índice 31,2 fica atrás do MiniMax M3 (36,1).

Posso substituir o MiniMax M3 pelo Nex-N2-Pro?

Não sem perda. O MiniMax M3 tem IQ 45,4 contra 41,7 do Nex-N2-Pro, agentic 36,1 contra 31,2, e ainda aceita vídeo como entrada. Você economiza US$ 1,20 por milhão de tokens de saída, mas entrega um modelo objetivamente inferior em raciocínio e autonomia.

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