Nanbeige lanza Nanbeige4.3-33B, un modelo agéntico abierto de ~30B

Nanbeige anunció Nanbeige4.3-33B en X el 25 de octubre, junto con los pesos y un modelo base (Nanbeige4.3-33B-Base) en Hugging Face. El laboratorio dice que primero creó un modelo «teacher» sólido para elevar el potencial de los agentes pequeños, y que el modelo de 33B entrenará a los próximos modelos Nanbeige más pequeños, empezando por Nanbeige4.3-3B.

El modelo se publica bajo Apache 2.0, admite inglés y chino, y tiene una longitud de contexto de hasta 512K tokens. La ficha del modelo incluye comandos de lanzamiento para vLLM y SGLang, y recomienda conservar el razonamiento del modelo entre turnos (preserve_thinking) para el uso de herramientas y el trabajo de agentes de programación.

Afirmaciones del anuncio, no medidas de forma independiente:

• Rendimiento agéntico de vanguardia entre los modelos abiertos de unos 30B parámetros.
• Buenos resultados en pruebas de programación agéntica y trabajo colaborativo. En la tabla del propio laboratorio, frente a Qwen3.8-27B, Muse-Glimmer-30B y Gemma4-31B, obtiene 80.9 en Terminal-Bench 2.1 (Qwen3.8-27B: 73.0) y 65.5 en DeepSWE (42.5), y queda por detrás de Qwen3.8-27B en SWE-Bench Pro (60.3 frente a 61.7) y GDPval (84.8 frente a 86.4).
• Resuelve tareas del mundo real con inferencia rentable cuando se usa en los principales entornos de agentes.

La publicación tenía unos 1.300 «Me gusta» en X al 25 de octubre. Un usuario que la compartió dijo que, a su juicio, las puntuaciones de las pruebas parecen claramente superiores a las de Qwen 3.8 27B, según la tabla del laboratorio.