Nanbeige ने Nanbeige4.3-33B जारी किया, एक ओपन ~30B एजेंटिक मॉडल

Nanbeige ने 25 अक्टूबर को X पर Nanbeige4.3-33B की घोषणा की और इसके weights तथा एक base model (Nanbeige4.3-33B-Base) को Hugging Face पर उपलब्ध कराया। लैब का कहना है कि उसने पहले एक मज़बूत "teacher" मॉडल बनाया, ताकि छोटे एजेंटों की क्षमता की सीमा को आगे बढ़ाया जा सके। 33B आगामी छोटे Nanbeige मॉडलों को सिखाएगा, जिसकी शुरुआत Nanbeige4.3-3B से होगी।

यह मॉडल Apache 2.0 के तहत जारी किया गया है, अंग्रेज़ी और चीनी भाषा को सपोर्ट करता है और इसकी context length 512K tokens तक है। मॉडल कार्ड में vLLM और SGLang के लिए लॉन्च कमांड दिए गए हैं और टूल उपयोग तथा code-agent के काम के लिए मॉडल की reasoning को अलग-अलग turns में बनाए रखने (preserve_thinking) की सलाह दी गई है।

घोषणा के दावे, जिनकी स्वतंत्र रूप से पुष्टि नहीं हुई है:

• लगभग 30B parameters वाले ओपन मॉडलों में अत्याधुनिक agentic प्रदर्शन।
• Agentic coding और cowork benchmarks पर मज़बूत नतीजे। Qwen3.8-27B, Muse-Glimmer-30B और Gemma4-31B के साथ लैब की अपनी तालिका में, यह Terminal-Bench 2.1 पर 80.9 (Qwen3.8-27B: 73.0) और DeepSWE पर 65.5 (42.5) स्कोर करता है, जबकि SWE-Bench Pro (60.3 बनाम 61.7) और GDPval (84.8 बनाम 86.4) पर Qwen3.8-27B से पीछे रहता है।
• मुख्यधारा के agent harnesses में उपयोग करने पर, किफ़ायती inference के साथ वास्तविक दुनिया के काम संभालता है।

25 अक्टूबर तक X पर पोस्ट को लगभग 1,300 likes मिले थे। इसे साझा करने वाले एक यूज़र ने कहा कि benchmark scores, Qwen 3.8 27B के स्कोर से स्पष्ट रूप से ज़्यादा लगते हैं—यह लैब के चार्ट को पढ़ने का उनका अपना निष्कर्ष है।