Nanbeige, 오픈소스 ~30B 에이전트형 모델 Nanbeige4.3-33B 출시

Nanbeige는 10월 25일 X에서 Nanbeige4.3-33B를 발표하고, 가중치와 베이스 모델(Nanbeige4.3-33B-Base)을 Hugging Face에 공개했습니다. 연구소는 소형 에이전트의 성능 한계를 높이기 위해 먼저 강력한 "교사" 모델을 만들었으며, Nanbeige4.3-3B를 시작으로 앞으로 출시할 더 작은 Nanbeige 모델을 33B 모델로 학습시킬 계획이라고 밝혔습니다.

이 모델은 Apache 2.0 라이선스로 공개되며, 영어와 중국어를 지원하고 최대 512K 토큰의 컨텍스트 길이를 제공합니다. 모델 카드에는 vLLM 및 SGLang 실행 명령어가 나와 있으며, 도구 사용과 코드 에이전트 작업을 위해 여러 차례 대화에 걸쳐 모델의 추론을 유지하는(preserve_thinking) 방식을 권장합니다.

아래는 발표에서 제시한 주장으로, 독립적으로 측정된 결과는 아닙니다.

• 약 30B 파라미터 규모의 오픈 모델 가운데 에이전트형 성능이 최고 수준이라고 주장합니다.
• 에이전트형 코딩 및 협업 벤치마크에서 강력한 결과를 보였습니다. 연구소 자체 표에서 Qwen3.8-27B, Muse-Glimmer-30B, Gemma4-31B와 비교했을 때 Terminal-Bench 2.1에서 80.9점(Qwen3.8-27B: 73.0점), DeepSWE에서 65.5점(42.5점)을 기록했습니다. SWE-Bench Pro(60.3 대 61.7)와 GDPval(84.8 대 86.4)에서는 Qwen3.8-27B에 뒤졌습니다.
• 널리 쓰이는 에이전트 하네스에서 사용하면 비용 효율적인 추론으로 실제 작업을 처리한다고 합니다.

10월 25일 기준 X 게시물은 좋아요 약 1,300개를 받았습니다. 이 소식을 전한 한 사용자는 연구소의 차트를 보면 벤치마크 점수가 Qwen 3.8 27B보다 확실히 높아 보인다고 평가했습니다.