# neolab 发布 Nex-N2-Pro，一个 397B 参数的混合专家推理模型，跑分自称摸到 GPT-5.5 水平

> 原标题：Nex-N2-Pro 发布：基于 Qwen3.5 的 397B MoE 推理模型，性能达 GPT-5.5 水平

- 来源：AI HOT 精选
- 发布时间：2026-06-04T15:00:03.000Z
- AX AI 日报：https://ai-daily.ax0x.ai/items/34315
- 原文：https://x.com/SiliconFlowAI/status/2062549952266723493

## 摘要

这个模型基于 Qwen3.5-397B-A17B 改造，总参数量 397B，用了混合专家架构（MoE，把任务分给不同子模型处理，省算力）。它能处理 26 万多字的长上下文，也支持图像识别。官方说它在 Terminal Bench 2.1、GDPVal、SWE-Verified 这几个测试集上拿了最高分，性能对标 GPT-5.5 和 Claude Opu...

## 推荐理由

HKR 三项都过：标题的 benchmark 钩子够强，正文也给了模型尺寸、上下文和 token 缩减的具体数字。但这是一封公开信和政策呼吁，不是已生效的法律，法案文本和执行时间表都没披露，所以放在 featured 而不是更高。

## 锐评

Nex-N2-Pro 是 neolab 在 Qwen3.5-397B-A17B 基础上改出来的推理模型，用了混合专家架构，总参数量 397B，能处理 26 万多字的长上下文，也支持看图。官方说它在 Terminal Bench 2.1、GDPVal、SWE-Verified 这几个测试集上拿了最高分，性能对标 GPT-5.5 和 Claude Opus 4.7。

我会先打个折。目前所有分数都来自官方自报，正文没披露独立评测或第三方验证，也没给出和 GPT-5.5、Claude Opus 4.7 的逐项对比数据。一个值得留意的点是它声称能自动调节推理深度，减少 30-50% 的思考 token 且不掉性能——如果属实，意味着推理成本能砍掉近一半，但同样缺实测佐证。

硅基流动已经上线了这个模型，前两周免费，想试的话成本不高。建议重点测它擅长的编码和工具调用场景，看看减少思考 token 后是不是真的不掉链子。