剛剛，Agnes國內API節點來了！這頭擼代碼的AI怪獸徹底解禁

新智元報道

模型越來越多，入口卻不一定越來越好用。

7月29日，Agnes AI正式啟用全新國內官網域名：https://agnes-ai.cn/

同一時間，API訪問入口完成換擋，Agnes 2.5 Pro Alpha殺入Artificial Analysis綜合能力榜單前列，2.5 Flash繼續不限期免費開放。

一場圍繞模型能力、開發者入口和多模態落地的搶位戰，已經打響。

國內訪問入口升級

API服務同步調整

隨著AI應用生態不斷擴大，模型服務的穩定訪問和開發體驗成為開發者關注的重要環節。

此次Agnes國內官網上線，是其進一步完善國內用戶服務體系的重要一步。為了配合國內訪問入口調整，Agnes還同步提供了新的API服務地址。

原國際站注冊用戶無需前往國內站重新注冊，也無需更換原有API Key。

中國大陸用戶如需繼續使用原國際站賬戶及原有API Key，只需將原接口 Endpoint修改為以下地址，由https://apihub.agnes-ai.com/v1替換為https://apihub.agnes-ai.cn/v1。

除了API地址，原有的API Key、模型名稱、請求參數和調用方式均無需修改。完成地址替換后，根據運行環境重新啟動應用或服務即可。

API平臺：https://platform.agnes-ai.cn

Artificial Analysis測試中

Agnes 2.5 Pro Alpha進入綜合能力榜單前列

伴隨國內官網上線，Agnes-2.5-Pro Alpha在Artificial Analysis上的首輪評測成績也正式公布。

根據Artificial Analysis公開榜單，模型在綜合智能、Coding和終端任務相關指標表現較為突出。

Agnes 2.5 Pro Alpha的Intelligence Index得分為39，在153個參評模型中排名第9。

該指數綜合了真實職業任務、Agent工具使用、終端Coding、科學編程、復雜推理和長上下文等多個維度，更接近模型在實際工作環境中的綜合表現，而非單一知識問答能力。

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

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

其中，Terminal-Bench v2.1要求模型進入真實終端環境，執行命令、讀取和修改文件，并完成軟件工程與系統任務，與當前AI Coding Agent的實際使用方式高度接近。

Flash 免費開放

Pro面向復雜開發場景

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和高頻開發任務，適合處理文檔、生成代碼、修復Bug和修改項目，更關鍵的是，Agnes 2.5 Flash將繼續不限期免費開放。

這意味著大量日常開發需求，可以繼續通過Agnes的模型完成，而不必先被成本門檻攔住。

而Agnes 2.5 Pro Alpha，則定位更高復雜度場景。作為Pro系列的早期版本，它已具備旗艦模型的核心能力方向，瞄準的是復雜Agent、專業Coding 和高難度工程任務。

相比Flash，Pro Alpha更強調復雜問題的理解與推理、長鏈路任務執行、大型項目協作，以及復雜代碼分析和工程開發。

同時，Agnes 2.5 Pro Alpha支持1M超長上下文窗口，可以處理更大規模的代碼倉庫和業務資料。

兩個任務

從互動游戲到單文件網頁工具

為了觀察Agnes-2.5-Pro Alpha在實際開發任務中的表現，我們設置了兩個測試，第一個測試考驗的是內容生成和交互組織，第二個測試則更偏具體的算法與工具開發。

第一個任務，是讓Agnes 2.5 Pro Alpha生成一個文字劇情互動游戲網頁。

提示詞沒有提供完整劇本，也沒有詳細規定人物、劇情和技術結構，只要求模型參考文字互動游戲的常見玩法，自行設計故事與交互。

為了快速驗證玩法，人物形象和視頻素材暫時只預留位置，優先完成能夠運行的游戲原型，后續再逐步補充正式美術資源。

在這條相對寬泛的需求下，Agnes-2.5-Pro Alpha補充了故事主題、人物設定、場景安排、視覺小說界面、屬性系統、劇情分支和結局頁面，并將這些模塊整合成一個可以直接在瀏覽器中運行的網頁原型。

第二個任務，是生成圖片仿色工具Color Echo。

最開始的需求很簡單，上傳一張參考圖和一張待處理圖片，通過LAB色彩遷移方法，提取參考圖的色彩特征，并遷移到另一張圖片上。整個處理過程都在瀏覽器本地完成，不需要搭建后端。

基礎仿色功能跑通后，我又分幾輪逐步加入了實時參數調節、處理前后滑桿對比、膚色與高光保護、配方保存和高清圖片導出等功能。

最后，為了讓頁面更完整，我接入了一個自己常用的前端網頁生成Skill，對整體布局和視覺樣式進行了統一優化。

最終，模型把仿色算法、參數控制、狀態保存和圖片導出等功能整合進了一個單文件網頁中。

這個案例并非一次生成完成，而是在基礎功能可用之后，再通過多輪修改逐步補齊細節，也更接近日常產品開發和迭代的真實過程。

兩個案例展示了模型在具體任務中的表現，回到平臺整體，Agnes近期公布的調用數據也出現了新的變化。

根據Agnes披露的數據，其全模態模型單周Token處理量已經達到8.16萬億，其中文本Token為5.10萬億，占總量的62.5%；多模態Token為3.06萬億，占比達到37.5%。

從調用結構來看，文本仍是目前最主要的使用類型，但圖像、視頻等多模態任務已經貢獻了超過三分之一的Token處理量，平臺的使用場景也在進一步向多模態延伸。

模型之外，Agnes團隊也在持續參與SGLang開源社區建設。

根據GitHub公開記錄，團隊提交的4項Pull Request目前均已合并，相關工作涉及多卡并行、顯存優化、緩存Token統計和KV Cache穩定性等方向，主要用于提升大模型推理服務的運行效率和系統可靠性。

隨著Agnes 2.5 Pro Alpha 進入開發者實測階段，Agnes 2.5 Pro正式版到來應該也不會太遠。想要體驗Agnes 2.5 Pro Alpha的國內用戶，現在即可通過官網api入口：https://agnes-ai.cn/。

參考資料：

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

https://agnes-ai.cn/