Agnes AI 發(fā)布三大模態(tài)核心模型：文本、圖像、視頻

2026-05-27 11:51

近期，Agnes AI（https://agnes-ai.com）旗下文本模型Agnes-2.0-Flash、圖片模型 Agnes-Image-2.0-Flash 以及視頻模型Agnes-Video-2.0連續(xù)進(jìn)入多個(gè)國(guó)際評(píng)測(cè)榜單。在行業(yè)開始重新評(píng)估“真實(shí)AI能力”的階段，這家公司正在試圖用另一種方式進(jìn)入市場(chǎng)：不是只強(qiáng)調(diào)模型參數(shù)，而是同時(shí)推進(jìn)榜單能力、低成本API和真實(shí)Agent場(chǎng)景落地。

其中，文本模型Agnes-2.0-Flash進(jìn)入了Agent評(píng)測(cè)體系 Claw-Eval 前列。與傳統(tǒng)數(shù)學(xué)、知識(shí)問(wèn)答或代碼類 Benchmark不同，Claw-Eval 更關(guān)注模型在真實(shí)Agent場(chǎng)景中的執(zhí)行能力，包括工具調(diào)用、多步驟規(guī)劃、復(fù)雜任務(wù)拆解以及自動(dòng)化工作流完成率等能力。這類評(píng)測(cè)也被很多開發(fā)者視為目前最接近真實(shí)AI Agent能力的一類Benchmark。

與此同時(shí)，圖片模型Agnes-Image-2.0-Flash進(jìn)入了 Artificial Analysis Image Editing Leaderboard前列。這個(gè)榜單最大的特點(diǎn)在于采用真實(shí)用戶盲評(píng)機(jī)制，參與評(píng)測(cè)的用戶并不知道圖片對(duì)應(yīng)的模型來(lái)源，只根據(jù)最終生成質(zhì)量進(jìn)行主觀選擇和打分。因此，相比傳統(tǒng)自動(dòng)化評(píng)分體系，這類榜單通常被認(rèn)為更接近真實(shí)用戶體驗(yàn)。

除了文本與圖片模型外，視頻模型Agnes-Video-2.0也已經(jīng)進(jìn)入Artificial Analysis的 Image-to-Video（With Audio）榜單。

從目前行業(yè)情況來(lái)看，能夠同時(shí)覆蓋文本、圖片、視頻三大模態(tài)，并持續(xù)在國(guó)際評(píng)測(cè)中進(jìn)入前列的AI Lab并不多。Agnes目前的策略也開始逐漸清晰：通過(guò)多模態(tài)模型能力建立認(rèn)知，再通過(guò)低成本API和開發(fā)者生態(tài)擴(kuò)大使用規(guī)模。

相比榜單，更值得關(guān)注的是Agnes目前公布的API定價(jià)。

根據(jù)官方信息，Agnes-2.0-Flash輸入價(jià)格為$0.03/1M Tokens，輸出價(jià)格為 $0.15/1M Tokens。這一定價(jià)已經(jīng)明顯低于目前市場(chǎng)上不少主流模型（價(jià)格僅為Claude Opus4.6的0.6%）。

在過(guò)去一年，越來(lái)越多開發(fā)者開始發(fā)現(xiàn)，真正消耗Token的并不是簡(jiǎn)單聊天，而是Agent 工作流。尤其是在Browser Agent、Coding Agent多工具調(diào)用以及長(zhǎng)鏈路任務(wù)執(zhí)行場(chǎng)景中，一個(gè)任務(wù)往往會(huì)產(chǎn)生大量上下文、搜索請(qǐng)求和工具調(diào)用。模型能力提升的同時(shí)，Token成本也開始快速增長(zhǎng)。

很多AI創(chuàng)業(yè)團(tuán)隊(duì)現(xiàn)在面臨的問(wèn)題已經(jīng)不再只是“模型夠不夠強(qiáng)”，而是“產(chǎn)品是否還能負(fù)擔(dān)長(zhǎng)期調(diào)用成本”。

而Agnes這次的方向很明確：進(jìn)一步降低開發(fā)者使用AI的門檻。

除了文本模型外，圖片模型Agnes-Image-2.0-Flash的價(jià)格同樣非常低。目前官方價(jià)格為 $3/1000張圖片。在電商圖生成、營(yíng)銷素材、多版本廣告圖以及批量圖片編輯場(chǎng)景下，這一定價(jià)已經(jīng)可以支持較大規(guī)模調(diào)用。

視頻模型Agnes-Video-V2.0的定價(jià)則為$0.30/分鐘，同樣顯著低于當(dāng)前行業(yè)平均水平。在AI視頻生成仍然普遍面臨高推理成本的背景下，這一定價(jià)已經(jīng)開始具備大規(guī)模內(nèi)容生產(chǎn)與商業(yè)化落地的可能性。

與此同時(shí)，Agnes的宣傳方向也開始明顯從“模型打榜”轉(zhuǎn)向“真實(shí)案例”。

目前已有開發(fā)者開始基于Agnes搭建游戲Agent、網(wǎng)頁(yè)操作Agent和自動(dòng)化工作流系統(tǒng)。例如游戲場(chǎng)景中的任務(wù)執(zhí)行、UI操作、多步驟策略執(zhí)行，以及Browser Agent 場(chǎng)景中的網(wǎng)頁(yè)導(dǎo)航、表單填寫、信息整理和自動(dòng)搜索等。

本案例基于 Agnes Harness 架構(gòu)

并搭載自研文本模型 Agnes-2.0-Flash 實(shí)現(xiàn)

這些場(chǎng)景對(duì)于模型的要求并不僅僅是回答問(wèn)題，而是要求模型具備更穩(wěn)定的上下文記憶能力、更準(zhǔn)確的工具調(diào)用能力以及更強(qiáng)的長(zhǎng)鏈路執(zhí)行能力。

而在圖片編輯領(lǐng)域，Agnes-Image-2.0-Flash已經(jīng)支持通過(guò)自然語(yǔ)言直接完成復(fù)雜編輯任務(wù)，包括背景替換、風(fēng)格遷移、多圖融合、字體修改以及商品圖編輯等。

提取女性角色并將其放置在一個(gè)新的背景中

高密度信息圖

這種方向本質(zhì)上正在把傳統(tǒng)復(fù)雜圖片編輯流程，逐漸變成“自然語(yǔ)言 + 圖片”的統(tǒng)一交互方式。

目前，三款模型均已正式上架官網(wǎng)（https://agnes-ai.com），開發(fā)者已經(jīng)可以直接通過(guò)Agnes AI Platform 進(jìn)行API調(diào)用。

當(dāng)前行業(yè)一個(gè)越來(lái)越明顯的問(wèn)題是：模型能力持續(xù)提升，但 AI 的使用成本也在同步提升。尤其是在Codex、Agent Workflow、多Agent系統(tǒng)以及Browser Use等場(chǎng)景中，大規(guī)模調(diào)用已經(jīng)成為很多團(tuán)隊(duì)最核心的成本壓力。

因此，越來(lái)越多AI公司開始重新競(jìng)爭(zhēng)“推理成本”與“開發(fā)者生態(tài)”。

從目前公開路徑來(lái)看，Agnes的策略與過(guò)去一年部分頭部模型公司的增長(zhǎng)路線已經(jīng)有一定相似之處：先通過(guò)國(guó)際榜單建立模型認(rèn)知，再通過(guò)低價(jià)格API快速擴(kuò)大開發(fā)者使用規(guī)模，最終推動(dòng)Agent與多模態(tài)生態(tài)落地。

原文標(biāo)題 : Agnes AI 發(fā)布三大模態(tài)核心模型：文本、圖像、視頻