การ์ดชื่อเรื่องที่สร้างขึ้นสำหรับการเปรียบเทียบ Nex-N2.6 กับ Nex-N2.5 Pro ซึ่งอ่านว่า 'Nex-N2.6 vs Nex-N2.5 Pro — หน้าต่างเดิม ฐานใหม่ ราคาสูงขึ้น' พร้อมการ์ดสองใบ: Nex-N2.6 บนฐาน GLM-5.3-Flash ราคา $0.12 ขาเข้า / $0.40 ขาออก ต่อ 1M โดยไม่มีผลเบนช์มาร์กที่เผยแพร่ และ Nex-N2.5 Pro บนฐาน Qwen3.5 ราคา $0.075 ขาเข้า / $0.25 ขาออก ต่อ 1M พร้อมน้ำหนัก Apache-2.0 และโลโก้ OrcaRouter ที่มุมล่างขวา
Guides & Insights

Nex-N2.6 เทียบกับ Nex-N2.5 Pro: ฐานที่เล็กกว่า ราคาที่สูงกว่า และการย้ายระบบที่ยังไม่มีใครทดสอบประสิทธิภาพ

ผู้เขียน

Rowan Sterling

วันที่เผยแพร่

โมเดลล่าสุด · 20ดูโมเดลทั้งหมด →
เบนช์มาร์ก: Artificial Analysis · อัปเดตทุกวัน
กลับไปยังโพสต์ทั้งหมด

สองเดือนคั่นระหว่าง Nex-N2.5 Pro และ Nex-N2.6 โดยรุ่นใหม่กว่าคือรุ่นที่เล็กกว่า Nex-N2.5 Pro ซึ่ง Nex-AGI เปิดตัวเมื่อวันที่ 8 กันยายน 2026 เป็นโมเดล mixture-of-experts ขนาด 397 พันล้านพารามิเตอร์ที่ผ่านการ post-train จากฐาน Qwen3.5 ได้รับสัญญาอนุญาต Apache-2.0 โดยมีชาร์ดน้ำหนัก 122 ชิ้นอยู่บน Hugging Face ให้ใครก็ดาวน์โหลดได้ ส่วน Nex-N2.6 ซึ่งเปิดให้ใช้งานตั้งแต่ 10 พฤศจิกายน 2026 นั้นผ่านการ post-train จาก GLM-5.3-Flash มีพารามิเตอร์ประมาณ 321 พันล้านตัว ตั้งราคาไว้ที่ $0.12 / $0.40 ต่อล้านโทเค็น เทียบกับ $0.075 / $0.25 ของรุ่นก่อน และชี้ไปยังรีโพซิทอรี Hugging Face ที่จะไม่เปิดหากไม่มีข้อมูลรับรอง หน้าต่าง 262,144 โทเค็นเท่ากัน อินพุตข้อความและรูปภาพแบบเดียวกัน พื้นฐานข้างใต้ต่างกัน ค่าใช้จ่ายสูงกว่า 60% และ — จนถึงตอนนี้ — ยังไม่มีตัวเลขที่เผยแพร่แม้แต่ตัวเดียวที่เปรียบเทียบทั้งสองรุ่น

หากคุณกำลังใช้งาน Nex-N2.5 Pro อยู่แล้ว การรวมกันนั้นควรทำให้คุณระมัดระวังมากกว่าอยากรู้อยากเห็น นี่ไม่ใช่การอัปเวอร์ชันแบบเสียบใช้ได้ทันที แต่เป็นการรีเบสไปบนสถาปัตยกรรมของอีกแล็บหนึ่ง ขายในราคาพรีเมียม โดยที่หลักฐานซึ่งจะพิสูจน์ว่าคุ้มค่ายังไม่ถูกเปิดเผย

สิ่งที่หมายเลขเวอร์ชันซ่อนไว้

หมายเลขเวอร์ชันมักสื่อถึงความต่อเนื่องกัน แต่ในตระกูลนี้ ตัวเลขกลับทำหน้าที่อย่างอื่น: N2.5 Pro และ N2.6 ใช้ช่วงเวลาให้บริการและรูปแบบการป้อนข้อมูลร่วมกัน และแทบไม่มีอะไรที่ลึกกว่านั้นร่วมกันเลย

• รากฐาน — Nex-N2.5 Pro ผ่านการ post-train จากเช็กพอยต์ Qwen3.5 แบบ mixture-of-experts พร้อมทั้งโทเคไนเซอร์ของ Qwen; Nex-N2.6 มาจาก GLM-5.3-Flash ซึ่งเป็นโมเดลมัลติโมดัลโดยกำเนิดขนาด 320 พันล้านพารามิเตอร์ของ Z.ai ที่มีการออกแบบแอตเทนชันแบบไฮบริดระหว่าง sparse และ linear คนละแล็บ คนละโทเคไนเซอร์ คนละเทมเพลตแชต คนละตัวแยกวิเคราะห์การเรียกเครื่องมือ

• ขนาด — พารามิเตอร์ทั้งหมด 397 พันล้านตัว โดยมีประมาณ 17 พันล้านตัวที่ใช้งานต่อโทเคน เทียบกับพารามิเตอร์ทั้งหมดประมาณ 321 พันล้านตัว โดย Nex-AGI ยังไม่ได้เปิดเผยจำนวนที่ใช้งานอยู่สำหรับ N2.6

• ราคาต่อหนึ่งล้านโทเคน — $0.075 ขาเข้า / $0.25 ขาออก สำหรับ Pro; $0.12 ขาเข้า / $0.40 ขาออก สำหรับ N2.6 ซึ่งหน้ารายการนำเสนอว่าเป็นส่วนลด 20% จากราคาตั้ง $0.15 / $0.50 ดังนั้นราคาที่จะเกิดขึ้นจริงอาจเป็นสองเท่า ไม่ใช่แค่สูงขึ้น 60%

• การให้เหตุผล — Pro รองรับระดับความพยายาม none, medium และ high โดยมีค่าเริ่มต้นเป็น high ดังนั้นคุณจึงสามารถปิดการคิดสำหรับเทิร์นเชิงกลที่ต้นทุนต่ำได้ N2.6 รองรับเฉพาะ high และ medium โดยมีค่าเริ่มต้นเป็น high และไม่สามารถปิดได้เลย

• น้ำหนักโมเดล — Pro เป็น Apache-2.0 บน Hugging Face และดาวน์โหลดได้เต็มรูปแบบ รีโพซิทอรีที่ลิงก์ไว้ของ N2.6 ไม่เปิดให้อ่านแบบสาธารณะ

• {{1}}เกณฑ์มาตรฐานจากผู้จำหน่าย{{/1}} — {{2}}Pro{{/2}} มีตารางที่เผยแพร่ครบถ้วนครอบคลุมชุดการทดสอบด้านการเขียนโค้ด เชิงเอเจนต์ และมัลติโมดัล {{3}}N2.6{{/3}} มีเพียงประโยคเดียว: ช่วยลดการให้เหตุผลซ้ำซาก และทำตามเครื่องมือที่มีอยู่ในสภาพแวดล้อมปัจจุบันได้ใกล้ชิดกว่า {{4}}Pro{{/4}}

ตัวเลขเดียวที่ผู้ขายให้มา

ประโยคนั้นคือข้ออ้างเชิงเปรียบเทียบทั้งหมด และเป็นข้ออ้างชนิดหนึ่งที่เฉพาะเจาะจงมาก กล่าวคือ มันอธิบายวินัยในการเรียกใช้เครื่องมือ ไม่ใช่ความสามารถ หากอ่านแบบเอื้อประโยชน์ที่สุด มันบอกว่า N2.6 ใช้โทเค็นน้อยลงในการคำนวณซ้ำสิ่งที่มันรู้อยู่แล้ว และใส่ใจกับเครื่องมือที่คุณเปิดให้ใช้จริงมากขึ้น หากอ่านอย่างตั้งข้อสงสัย มันบอกว่าโมเดลนี้ถูกปรับแต่งให้รับมือกับรูปแบบความล้มเหลวที่ผู้ขายสังเกตพบ โดยไม่แสดงให้เห็นการสังเกตนั้น

สำหรับใครก็ตามที่กำลังรันเอเจนต์ ความแตกต่างนั้นสำคัญกว่าคะแนน benchmark หนึ่งคะแนน ความล้มเหลวที่แพงในลูปเอเจนต์ระยะยาวนั้นแทบไม่เคยเป็นคำตอบที่ผิด แต่เป็นคำตอบที่ถูกต้องซึ่งได้มาหลังจากการให้เหตุผลซ้ำซ้อนสิบเก้าขั้นตอนและการเรียกเครื่องมือที่เสียเปล่าสี่ครั้ง โมเดลที่ลดการทำซ้ำได้จริงอาจมีค่ามากกว่าส่วนเพิ่มราคา 60% ของมัน แม้จะได้คะแนนเท่ากันในการประเมินแบบคงที่ก็ตาม เพราะค่าใช้จ่ายที่คุณจ่ายคือโทเคนต่องานที่เสร็จสมบูรณ์ ไม่ใช่โทเคนต่อการเรียก

แต่ข้อสรุปที่ตามมานั้นชวนอึดอัด การให้เหตุผลแบบบังคับของ {{1}}Nex-N2.6{{/1}} เกี่ยวข้องโดยตรงกับข้อกล่าวอ้างนั้น: โมเดลที่คิดด้วยความพยายามสูงตลอดเวลาจะใช้โทเคนเอาต์พุตในทุกเทิร์น รวมถึงเทิร์นที่ไม่สำคัญด้วย หาก Pro ที่ปิดการให้เหตุผลจัดการการเรียกแบบสั้น ๆ ของคุณได้ในราคาเศษเสี้ยวของหนึ่งเซนต์ และ N2.6 ต้องคิดผ่านแต่ละครั้ง การประหยัดจากการทำซ้ำจะต้องมากพอสมควรเพียงเพื่อจะคุ้มทุน การที่มันจะประหยัดได้มากพอหรือไม่นั้นคือสิ่งที่ยังไม่มีใครวัดเลย

สิ่งที่ตารางที่เผยแพร่ของ Nex-N2.5 Pro ยังบอกคุณ

ตัวเลขของโมเดลรุ่นเก่าเป็นข้อมูลที่ผู้ขายรายงานเอง — ฮาร์เนสของ Nex-AGI เอง การตั้งค่าพรอมป์ของตัวเอง ไม่มีการทำซ้ำโดยอิสระ — และควรอ่านเป็นเพียงเชิงทิศทาง แต่ตัวเลขเหล่านี้มีอยู่ มีความเฉพาะเจาะจง และกำหนดระดับขั้นต่ำที่ N2.6 ยังไม่ผ่านในที่สาธารณะ:

• การเขียนโค้ด — Terminal-Bench 2.1 อยู่ที่ 82.7, SWE-Bench Pro อยู่ที่ 61.2, DeepSWE v1.1 อยู่ที่ 55.8

• Agentic — AutomationBench v1.0.6 อยู่ที่ 44.2, Toolathlon Verified อยู่ที่ 68.5, BrowseComp อยู่ที่ 89.7, Job Bench อยู่ที่ 41.4

• การใช้งานคอมพิวเตอร์ — OSWorld-Verified อยู่ที่ 82.2, OSWorld-2 อยู่ที่ 56.4, OSWorld-G อยู่ที่ 87.4, WebArena-Verified อยู่ที่ 67.6

• งานองค์ความรู้ — GDPval-AA v2 ที่ 1,628 Elo

เมื่อเทียบกับคอลัมน์เปรียบเทียบที่ Nex-AGI พิมพ์ไว้ข้าง ๆ รูปร่างที่ออกมาก็บอกข้อมูลได้ชัดเจน: Pro ตามหลัง Claude Opus 5 ในแถวส่วนใหญ่ แต่ห่างจาก GPT-5.6 Sol และ Kimi-K3 เพียงไม่กี่จุดในชุดทดสอบการใช้เครื่องมือ และเหนือกว่า Qwen3.8-Max บน OSWorld-2 นั่นคือโมเดลเอเจนต์แบบเปิดน้ำหนักที่น่าเชื่อถือ ไม่ใช่ผู้นำ N2.6 ต้องเอาชนะมันให้ได้จึงจะคุ้มค่าการย้าย และตอนนี้ยังไม่มีหน้าใดให้ตรวจสอบ

ผลที่ตามมาอย่างหนึ่งที่ควรพูดให้ตรงๆ ก็คือ เพราะเวตของ Pro สามารถดาวน์โหลดได้ภายใต้ Apache-2.0 คุณจึงรันการประเมินด้วยตัวเองบนงานของคุณได้ โดยไม่ต้องขออนุญาตจากใคร สิ่งนี้ไม่เป็นความจริงกับ N2.6 ในแง่ใดๆ เลย — ไม่ว่าจะเป็นเวต การ์ด หรือคะแนนสาธารณะ สำหรับทีมที่กำลังเดิมพันโครงสร้างพื้นฐานระยะหกเดือน ความสามารถในการตรวจสอบยืนยันได้ถือเป็นฟีเจอร์ และรีลีสนี้ถอยหลังในเรื่องนั้น

กลไกการย้ายถิ่น พูดกันตามตรง

การสลับนั้นอยู่ห่างเพียง base URL กับสตริงโมเดลเท่านั้น จึงเป็นเหตุให้อดคิดว่ามันไม่มีค่าใช้จ่ายไม่ได้ แต่ไม่ใช่เช่นนั้น tokenizer ที่เปลี่ยนไปทำให้จำนวนโทเคนเปลี่ยน ดังนั้นทั้งโมเดลต้นทุนของคุณและตรรกะงบประมาณคอนเท็กซ์ใด ๆ ที่นับโทเคนจะกลายเป็นเพียงค่าประมาณจนกว่าจะวัดใหม่ chat template ที่เปลี่ยนไปหมายความว่า system prompt ที่เคยสอนภาษาการใช้เครื่องมือให้ Pro ได้อย่างน่าเชื่อถืออาจสอน N2.6 ให้เป็นอย่างอื่น และโหมด reasoning แบบบังคับหมายความว่าโปรไฟล์ความหน่วงเปลี่ยนไป: agent loop ที่เคยตอบคำถามง่าย ๆ อย่าง "ไฟล์ใดมีสัญลักษณ์นี้" ได้ทันทีบน Pro ตอนนี้จะคิดก่อน ด้วยความพยายามสูง โดยค่าเริ่มต้น

วิธีปฏิบัติจริงสำหรับเรื่องนี้คือการทำ shadow run แทนการสลับ ส่งทราฟฟิกจริงชุดเดียวกันไปยังทั้งสองโมเดลเป็นเวลาหนึ่งสัปดาห์ ประเมินผลลัพธ์ด้วยสิ่งที่ไม่ใช่ตัวโมเดลเอง และวัดโทเค็นต่องานที่เสร็จสมบูรณ์ แทนที่จะวัดความหน่วงหรือราคาต่อโทเค็น ไม่ว่าผลจะออกมาเป็นอย่างไร ให้ทำให้ Pro ยังเข้าถึงได้ — เป็นเพียงตัวเดียวในสองตัวที่คุณสามารถโฮสต์เองได้ด้วย และ checkpoint Apache-2.0 ที่ดาวน์โหลดได้ก็เป็นทางเลือกสำรองที่โมเดลแบบ hosted-only ไม่มีทางเสนอได้

นี่ก็เป็นจุดที่เกตเวย์พิสูจน์คุณค่าของตัวเอง ไม่ใช่เป็นเพียงความสะดวกOrcaRouter นำโมเดลไปไว้เบื้องหลังเอนด์พอยต์เดียวที่เข้ากันได้กับ OpenAI และให้คุณกำหนดเชน fallback ใน routing DSL — เริ่มจากโมเดลราคาถูก แล้วยกระดับตามกฎแทนที่จะต้องดีพลอยใหม่ — ดังนั้นการทดสอบ N2.6 เทียบกับ Pro จึงเสียแค่การเปลี่ยนการตั้งค่าแทนการแก้โค้ด และการย้อนกลับก็เสียแค่การเปลี่ยนการตั้งค่าอีกครั้ง ต้องพูดให้ชัดว่า ทั้งสองเป็นโมเดลที่เราไม่ได้โฮสต์: ทั้ง Nex-N2.5 Pro และ Nex-N2.6 ยังไม่มีอยู่ในแคตตาล็อกของ OrcaRouter ณ วันนี้ ดังนั้นในทางปฏิบัติ นี่หมายถึงการเก็บคีย์ของคุณเองไว้ และให้ชั้น routing เก็บเส้นทางทั้งสองไว้ ไม่ว่าจะทางไหน การคำนวณของ fallback ก็เหมือนกัน

เมื่อรุ่นที่ถูกกว่ากลายเป็นตัวเลือกที่ไม่เหมาะสมในตอนนี้

สำหรับผู้ใช้ส่วนใหญ่ในตระกูลนี้ กรณีการย้ายนั้นอ่อน และคุ้มค่าที่จะพูดตรง ๆ หาก Pro ทำงานได้ เหตุผลเดียวที่จะย้ายคือสองพฤติกรรมที่ Nex-AGI ระบุไว้ — การพูดซ้ำน้อยลงและการยึดตามเครื่องมือที่แน่นขึ้น — และคุณไม่สามารถตรวจสอบสิ่งใดสิ่งหนึ่งในสองอย่างนี้ได้ก่อนที่จะลอง ทุกอย่างอื่นเกี่ยวกับการย้ายเป็นกลางหรือเป็นลบ: ฐานที่เล็กกว่าโดยมีจำนวนพารามิเตอร์ที่ใช้งานอยู่ซึ่งไม่ได้เผยแพร่ ราคาที่สูงกว่าซึ่งอาจเพิ่มเป็นสองเท่าเมื่อส่วนลดสิ้นสุดลง ไม่มีวิธีปิดการใช้เหตุผล และการ์ดโมเดลที่คุณอ่านไม่ได้

มีกรณีแคบ ๆ แต่เป็นจริงอยู่ในอีกด้านหนึ่ง ทีมที่เอเจนต์ของตนติดขัดเพราะเสียเทิร์นไปโดยเปล่าประโยชน์ พร้อมต์สั้นพอที่หน้าต่าง 262K จะไม่เป็นข้อจำกัด และมีฮาร์เนสการให้คะแนนที่ดีพอจะแยกการปรับปรุงจริงออกจากสัญญาณรบกวนได้ อาจได้รับประโยชน์จากการเริ่มต้นแต่เนิ่น ๆ — ราคาสัมบูรณ์ต่ำพอที่การทดลองจะมีค่าใช้จ่ายน้อยกว่าการประชุมเกี่ยวกับเรื่องนี้ สิ่งเดียวกันนี้ใช้กับใครก็ตามที่ต้องการโทเค็นไนเซอร์ตระกูล GLM และพฤติกรรมการเรียกเครื่องมือภายใต้ลูปเอเจนต์; N2.6 เป็น GLM-5.3-Flash ที่ผ่านการโพสต์เทรนพร้อมการปรับแต่งเชิงเอเจนต์ ซึ่งเป็นข้อเสนอที่แตกต่างจากโมเดลฐานดิบ

อะไรจะทำให้เรื่องนี้ยุติลง

เอกสารเผยแพร่สามฉบับจะเปลี่ยนเรื่องนี้จากคำเดาให้เป็นการเปรียบเทียบ และไม่มีฉบับใดต้องใช้อะไรแปลกใหม่ ประการแรก การ์ดของ Nex-N2.6 เองที่มีตารางเดียวกับที่ Nex-AGI เผยแพร่สำหรับตระกูล N2.5 — ผู้ขายรู้อยู่แล้วว่าจะเผยแพร่สิ่งนี้อย่างไร ประการที่สอง น้ำหนักโมเดลภายใต้สัญญาอนุญาตที่ใช้งานได้ ซึ่งจะทำให้ชุมชนรัน Pro กับ N2.6 เทียบเคียงกันบนพื้นฐานที่เท่าเทียม แทนที่จะเชื่อเพียงประโยคเดียว ประการที่สาม คะแนนอิสระครั้งแรกบนกระดานผู้นำสาธารณะ แม้จะเป็นคะแนนที่ธรรมดา เพราะโมเดลที่วัดแล้วแต่ธรรมดาย่อมมีประโยชน์กว่าโมเดลที่ดูมีอนาคตแต่ยังไม่ได้วัด

Screenshot of the Hugging Face repository nex-agi/Nex-N2.5-Pro opened on its Files and versions tab, showing the Apache-2.0 licence badge, the qwen3_5_moe and image-text-to-text tags beside a 397B-parameter figure in the model summary, and a listing of 122 safetensors weight shards at roughly 2.4 to 3.2 GB each alongside README.md, chat_template.jinja and config.json, captured 10 November 2026.Generated two-column scoreboard titled 'Nex-N2.6 vs Nex-N2.5 Pro — the scoreboard' with the same six dimension labels on both sides. Nex-N2.6 shows a GLM-5.3-Flash foundation, about 321B parameters, $0.12 / $0.40 per 1M, high or medium reasoning only, a repository that is not public and no published benchmarks; Nex-N2.5 Pro shows a Qwen3.5 foundation, 397B total with 17B active, $0.075 / $0.25 per 1M, none medium or high reasoning, Apache-2.0 weights on Hugging Face and a full vendor benchmark table. The footer reads 'Nex-N2.5 Pro benchmarks vendor-reported; Nex-N2.6 has none.', with the OrcaRouter logo in the bottom-right corner.

จนกว่าจะถึงตอนนั้น

สรุปตามจริงก็คือ Nex-AGI ได้ปล่อยผู้สืบทอดของโมเดลหนึ่งซึ่งปรับฐานใหม่ แพงกว่า และมีเอกสารประกอบน้อยกว่า โดยโมเดลต้นทางยังคงมีให้ใช้ ยังถูกกว่า ยังดาวน์โหลดได้ และยังเป็นเพียงหนึ่งในสองรุ่นที่มีตัวเลขรองรับแนบมา นั่นไม่ใช่เหตุผลที่จะมองข้าม N2.6 — การได้เข้าถึงก่อนใครสำหรับโมเดลที่ปรับแต่งมาเพื่อวินัยในการใช้เครื่องมือนั้นมีคุณค่าสำหรับทีมที่เหมาะสม — แต่มันเป็นเหตุผลที่จะไม่ย้ายเส้นทางโปรดักชันที่ทำงานอยู่ โดยอาศัยเพียงเลขเวอร์ชันและส่วนลด

ถ้าอยากได้เป็นหลักเกณฑ์: ให้สลับเมื่อ trace ของคุณเองแสดงให้เห็นปัญหาที่ Nex-N2.6 อ้างว่าแก้ได้ ไม่ว่าอย่างไรก็ให้คง Nex-N2.5 Pro ไว้ใช้งานเป็น fallback และกลับไปดูราคาอีกครั้งในวันที่ส่วนลด 20% หมดอายุ ข้อเสนอของรุ่น successors ตั้งอยู่บนพฤติกรรมที่ผู้ขายบรรยายไว้ทั้งหมด และยังไม่มีใครวัดมันเลย

Generated four-step migration graphic titled 'Moving from Nex-N2.5 Pro to Nex-N2.6: four things to change', with rows reading 'Base model changes — Qwen3.5 mixture-of-experts becomes GLM-5.3-Flash', 'Chat template and token counts shift — tool-call parsing moves with it', 'Price rises — $0.075 / $0.25 becomes $0.12 / $0.40 per 1M, list $0.15 / $0.50' and 'Reasoning becomes mandatory — no setting to switch thinking off', with a footer reading 'Figures from the commercial listing and the vendor's own card.' and the OrcaRouter logo in the bottom-right corner.

การเปรียบเทียบในบทความนี้1

ตรวจพบจากบทความนี้ · เบนช์มาร์ก: Artificial Analysis · อัปเดตทุกวัน

© 2026 OrcaRouter

สำหรับผู้ให้บริการ

ให้บริการแพลตฟอร์มการอนุมานอยู่หรือไม่ นำโมเดลของคุณขึ้น OrcaRouter

[email protected]

เข้าร่วมคอมมูนิตี้ของเรา

Discord[email protected]XLinkedInGitHubYouTube