刚刚,Agnes国内API节点来了!这头撸代码的AI怪兽彻底解禁

新智元 2026-07-29 18:00

刚刚,Agnes国内API节点来了!这头撸代码的AI怪兽彻底解禁图1

  新智元报道  

刚刚,Agnes国内API节点来了!这头撸代码的AI怪兽彻底解禁图2


模型越来越多,入口却不一定越来越好用。


7月29日,Agnes AI正式启用全新国内官网域名:https://agnes-ai.cn/


同一时间,API访问入口完成换挡,Agnes 2.5 Pro Alpha杀入Artificial Analysis综合能力榜单前列,2.5 Flash继续不限期免费开放。


一场围绕模型能力、开发者入口和多模态落地的抢位战,已经打响。

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国内访问入口升级
API服务同步调整


随着AI应用生态不断扩大,模型服务的稳定访问和开发体验成为开发者关注的重要环节。


此次Agnes国内官网上线,是其进一步完善国内用户服务体系的重要一步。为了配合国内访问入口调整,Agnes还同步提供了新的API服务地址。


原国际站注册用户无需前往国内站重新注册,也无需更换原有API Key。


中国大陆用户如需继续使用原国际站账户及原有API Key,只需将原接口 Endpoint修改为以下地址,由https://apihub.agnes-ai.com/v1替换为https://apihub.agnes-ai.cn/v1。


除了API地址,原有的API Key、模型名称、请求参数和调用方式均无需修改。完成地址替换后,根据运行环境重新启动应用或服务即可。


API平台:https://platform.agnes-ai.cn

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Artificial Analysis测试中
Agnes 2.5 Pro Alpha进入综合能力榜单前列


伴随国内官网上线,Agnes-2.5-Pro Alpha在Artificial Analysis上的首轮评测成绩也正式公布。


根据Artificial Analysis公开榜单,模型在综合智能、Coding和终端任务相关指标表现较为突出。


Agnes 2.5 Pro Alpha的Intelligence Index得分为39,在153个参评模型中排名第9。


该指数综合了真实职业任务、Agent工具使用、终端Coding、科学编程、复杂推理和长上下文等多个维度,更接近模型在实际工作环境中的综合表现,而非单一知识问答能力。


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Coding Index得分为58.8,Terminal-Bench v2.1得分为67.0%。


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榜单链接:https://artificialanalysis.ai/models/agnes-2-5-pro-alpha

其中,Terminal-Bench v2.1要求模型进入真实终端环境,执行命令、读取和修改文件,并完成软件工程与系统任务,与当前AI Coding Agent的实际使用方式高度接近。

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Flash 免费开放
Pro面向复杂开发场景


跑分之外,Agnes-2.5系列的定位也更加清晰。


Agnes 2.5 Flash面向日常Coding、Agent和高频开发任务,适合处理文档、生成代码、修复Bug和修改项目,更关键的是,Agnes 2.5 Flash将继续不限期免费开放。


这意味着大量日常开发需求,可以继续通过Agnes的模型完成,而不必先被成本门槛拦住。


Agnes 2.5 Pro Alpha,则定位更高复杂度场景。作为Pro系列的早期版本,它已具备旗舰模型的核心能力方向,瞄准的是复杂Agent、专业Coding 和高难度工程任务。


相比Flash,Pro Alpha更强调复杂问题的理解与推理、长链路任务执行、大型项目协作,以及复杂代码分析和工程开发。


同时,Agnes 2.5 Pro Alpha支持1M超长上下文窗口,可以处理更大规模的代码仓库和业务资料。

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两个任务
从互动游戏到单文件网页工具


为了观察Agnes-2.5-Pro Alpha在实际开发任务中的表现,我们设置了两个测试,第一个测试考验的是内容生成和交互组织,第二个测试则更偏具体的算法与工具开发。


第一个任务,是让Agnes 2.5 Pro Alpha生成一个文字剧情互动游戏网页。


提示词没有提供完整剧本,也没有详细规定人物、剧情和技术结构,只要求模型参考文字互动游戏的常见玩法,自行设计故事与交互。


为了快速验证玩法,人物形象和视频素材暂时只预留位置,优先完成能够运行的游戏原型,后续再逐步补充正式美术资源。


在这条相对宽泛的需求下,Agnes-2.5-Pro Alpha补充了故事主题、人物设定、场景安排、视觉小说界面、属性系统、剧情分支和结局页面,并将这些模块整合成一个可以直接在浏览器中运行的网页原型。


第二个任务,是生成图片仿色工具Color Echo。


最开始的需求很简单,上传一张参考图和一张待处理图片,通过LAB色彩迁移方法,提取参考图的色彩特征,并迁移到另一张图片上。整个处理过程都在浏览器本地完成,不需要搭建后端。


基础仿色功能跑通后,我又分几轮逐步加入了实时参数调节、处理前后滑杆对比、肤色与高光保护、配方保存和高清图片导出等功能。


最后,为了让页面更完整,我接入了一个自己常用的前端网页生成Skill,对整体布局和视觉样式进行了统一优化。


最终,模型把仿色算法、参数控制、状态保存和图片导出等功能整合进了一个单文件网页中。


这个案例并非一次生成完成,而是在基础功能可用之后,再通过多轮修改逐步补齐细节,也更接近日常产品开发和迭代的真实过程。



两个案例展示了模型在具体任务中的表现,回到平台整体,Agnes近期公布的调用数据也出现了新的变化。


根据Agnes披露的数据,其全模态模型单周Token处理量已经达到8.16万亿,其中文本Token为5.10万亿,占总量的62.5%多模态Token3.06万亿,占比达到37.5%


从调用结构来看,文本仍是目前最主要的使用类型,但图像、视频等多模态任务已经贡献了超过三分之一的Token处理量,平台的使用场景也在进一步向多模态延伸。


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模型之外,Agnes团队也在持续参与SGLang开源社区建设。


根据GitHub公开记录,团队提交的4项Pull Request目前均已合并,相关工作涉及多卡并行、显存优化、缓存Token统计和KV Cache稳定性等方向,主要用于提升大模型推理服务的运行效率和系统可靠性。


随着Agnes 2.5 Pro Alpha 进入开发者实测阶段,Agnes 2.5 Pro正式版到来应该也不会太远。想要体验Agnes 2.5 Pro Alpha的国内用户,现在即可通过官网api入口:https://agnes-ai.cn/。


参考资料:

https://artificialanalysis.ai/models/agnes-2-5-pro-alpha

https://agnes-ai.cn/


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