Agnes 2.5 Pro Alpha国内API上线：性能评测与开发实战解析

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。

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 从 https://apihub.agnes-ai.com/v1 替换为 https://apihub.agnes-ai.cn/v1 即可。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 平台访问入口：https://platform.agnes-ai.cn

Artificial Analysis 评测：Agnes 2.5 Pro Alpha 进入综合能力前列

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。

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

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

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。

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。

而 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。

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。

任务一：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。

任务二：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，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，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。

调用数据与多模态趋势

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 Token 为 3.06 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。

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，国内用户现在即可通过官网 API 入口 https://agnes-ai.cn/ 进行体验。对于模型部署、开发工具及 AI 应用的深入讨论，欢迎前往云栈社区进行技术交流。

参考资料：
https://artificialanalysis.ai/models/agnes-2-5-pro-alpha
https://agnes-ai.cn/