Nanbeige、オープンな約30Bのエージェント型モデル「Nanbeige4.3-33B」をリリース

Nanbeigeは10月25日、XでNanbeige4.3-33Bを発表し、Hugging Faceで重みとベースモデル（Nanbeige4.3-33B-Base）を公開しました。同ラボによると、まず強力な「teacher」モデルを構築して小型エージェントの性能の上限を引き上げることを目指しており、この33Bモデルは、Nanbeige4.3-3Bを皮切りに、今後登場する小型のNanbeigeモデルを指導するとのことです。

モデルはApache 2.0ライセンスで公開され、英語と中国語に対応し、最大512Kトークンのコンテキスト長を備えています。モデルカードにはvLLMとSGLangの起動コマンドが記載されており、ツール利用やコードエージェントの作業では、ターンをまたいでモデルの推論を保持する（preserve_thinking）ことを推奨しています。

発表での主張であり、独立した測定によるものではありません。

• 約30Bパラメーターのオープンモデルの中で、エージェント性能は最先端。
• エージェント型コーディングとcoworkのベンチマークで優れた結果。同ラボのQwen3.8-27B、Muse-Glimmer-30B、Gemma4-31Bとの比較表では、Terminal-Bench 2.1で80.9（Qwen3.8-27Bは73.0）、DeepSWEで65.5（同42.5）を記録。一方、SWE-Bench Pro（60.3対61.7）とGDPval（84.8対86.4）ではQwen3.8-27Bを下回っています。
• 主流のエージェントハーネスで利用すれば、コスト効率の高い推論で実世界のタスクに対応。

10月25日時点で、投稿にはXで約1,300件の「いいね」が付いていました。投稿を紹介したあるユーザーは、ベンチマークのスコアはQwen 3.8 27Bを明らかに上回っているように見えると述べています。これは同ラボのグラフを見た同ユーザーの解釈です。