Nanbeige выпускает Nanbeige4.3-33B — открытую агентную модель примерно на 30 млрд параметров

25 октября Nanbeige объявила о выпуске Nanbeige4.3-33B в X и опубликовала веса и базовую модель (Nanbeige4.3-33B-Base) на Hugging Face. Лаборатория утверждает, что сначала создала сильную модель-«учителя», чтобы задать более высокую планку для небольших агентов, а 33B будет обучать будущие компактные модели Nanbeige, начиная с Nanbeige4.3-3B.

Модель выпущена под лицензией Apache 2.0, поддерживает английский и китайский языки, а длина контекста — до 512K токенов. В карточке модели приведены команды запуска для vLLM и SGLang; для работы с инструментами и задач агентного программирования рекомендуется сохранять рассуждения модели между ходами (preserve_thinking).

Заявления из анонса, не подтверждённые независимыми измерениями:

• Передовые результаты в агентных задачах среди открытых моделей примерно на 30 млрд параметров.
• Высокие результаты в бенчмарках агентного программирования и совместной работы. В собственной таблице лаборатории, где модель сравнивается с Qwen3.8-27B, Muse-Glimmer-30B и Gemma4-31B, она набирает 80.9 в Terminal-Bench 2.1 (у Qwen3.8-27B — 73.0) и 65.5 в DeepSWE (42.5), но уступает Qwen3.8-27B в SWE-Bench Pro (60.3 против 61.7) и GDPval (84.8 против 86.4).
• Справляется с реальными задачами при экономичных затратах на инференс в популярных агентных средах.

К 25 октября публикация набрала около 1 300 отметок «Нравится» в X. Один из пользователей, поделившихся новостью, отметил, что результаты бенчмарков, судя по графику лаборатории, явно выше, чем у Qwen 3.8 27B.