Agnes
Agnes 2.5 Pro Beta
Agnes 2.5 Pro Beta frontier model with improved reasoning, speed and instruction following.
बुद्धिमत्ता
42.5 #428
AAQI 46.5
आउटपुट गति
65 t/s
TTFT 320 ms · ITL 15.4 ms/tok
ब्लेंडेड मूल्य (3:1)
$1.5 /1M
इनपुट $1/M · आउटपुट $3/M
कॉन्टेक्स्ट
131K
≈ 328 A4 पेज · अधिकतम आउटपुट 8,192
Quality Domain Radar
6-Axis Frontier Evaluation vs Category Average & Flagship
Agnes 2.5 Pro Beta
Claude Mythos Preview (#1)
Average (68)
जहाँ सीधे बेंचमार्क माप उपलब्ध नहीं हैं, वहाँ रडार अक्ष श्रेणी स्कोर से अनुमानित हैं — कार्यप्रणाली देखें।
ताकत और समझौते
जहां यह जीतता है
- Sub-400ms time-to-first-token
- Cheap prompt-cache reads at $0.1/1M
ध्यान देने योग्य बातें
- Architecture and weights undisclosed — API access only
किलर उपयोग केस
Deep research
Synthesis across broad knowledge domains with citation-grade recall.
Math & proof work
Step-verified reasoning for olympiad math, theorem proving and formal verification.
High-volume batch jobs
Classification, extraction and summarization at minimal cost per call.
डेवलपर क्विकस्टार्ट और API
पहले
OPENROUTER_API_KEY सेट करें — API कुंजी प्राप्त करेंcurl https://openrouter.ai/api/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $OPENROUTER_API_KEY" \
-H "content-type: application/json" \
-d '{
"model": "agnes/agnes-2-5-pro-beta",
"messages": [{"role": "user", "content": "Refactor this function for O(n) time and explain the change."}]
}'import os
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://openrouter.ai/api/v1",
api_key=os.environ["OPENROUTER_API_KEY"],
)
resp = client.chat.completions.create(
model="agnes/agnes-2-5-pro-beta",
messages=[{"role": "user", "content": "Refactor this function for O(n) time and explain the change."}],
)
print(resp.choices[0].message.content)const res = await fetch("https://openrouter.ai/api/v1/chat/completions", {
method: "POST",
headers: {
Authorization: `Bearer ${process.env.OPENROUTER_API_KEY}`,
"content-type": "application/json",
},
body: JSON.stringify({
model: "agnes/agnes-2-5-pro-beta",
messages: [{ role: "user", content: "Refactor this function for O(n) time and explain the change." }],
}),
});
console.log((await res.json()).choices[0].message.content);OpenRouter-compatible endpoint — one API for 300+ models.
आधिकारिक संसाधन और लिंक
API डिप्लॉयमेंट
होस्ट और लेटेंसी की तुलना
Groq, Cerebras, Together, DeepInfra, Fireworks, Bedrock और Azure पर थ्रूपुट, TTFT और कैश मूल्य।
GroqCerebrasTogether AIDeepInfraFireworks AIAWS BedrockAzure AI
स्रोत के अनुसार स्कोर
श्रेणी के अनुसार स्कोर
बेंचमार्क परिणाम
लाइव स्पेक्स और आर्किटेक्चर
अंदर की झलक
- Prompt caching supported — cached input reads at $0.1/1M tokens.
रिलीज़ तिथि
15 फ़र॰ 2025
पैरामीटर
Not disclosed
लाइसेंस
Proprietary
कॉन्टेक्स्ट विंडो
131,000 tokens
अधिकतम आउटपुट
8,192 tokens
मोडैलिटी
text
कैश मूल्य
रीड $0.1 · राइट $1.25 /1M
रीजनिंग
—
इनपुट कीमत
$1/M
आउटपुट कीमत
$3/M
आउटपुट गति
65 t/s
पहले टोकन तक का समय
320 ms
डेटा अपडेट
28 अग॰ 2026
अनुमानित मासिक बिल
अनुमानित मासिक खर्च
$0.00
GPT-4o की तुलना में बचत की गणना…
उद्धरण और एम्बेड
GitHub Markdown बैज
Loading badge markdown...BibTeX
@misc{llmpodium2026agnes25probeta,
title = {Benchmark Analysis and Intelligence Evaluation of Agnes 2.5 Pro Beta},
author = {LLMPodium Research},
year = {2026},
url = {https://llmpodium.com/models/agnes-2-5-pro-beta}
}स्कोर बैज एम्बेड करें
अपने GitHub या Hugging Face README में लाइव Podium Score बैज जोड़ें — यह लाइव रैंकिंग पर ले जाता है।
पूर्वावलोकन
Markdown
Loading badge snippet...HTML
Loading badge snippet...Agnes के अन्य मॉडल
वैकल्पिक मॉडल
क्षमता, मूल्य और बेंचमार्क स्कोर के आधार पर Agnes 2.5 Pro Beta के निकटतम विकल्प।