AI Radar — лента🔧 Nanbeige выпустила открытую модель для агентного кодинга
Nanbeige LLM Lab выпустила Nanbeige4.3-33B: 33 млрд параметров, контекст до 131 072 токенов и инструментальный агентный режим. Базовая версия Nanbeige4.3-33B-Base доступна для пост-тренинга.
Результаты. По данным Nanbeige, в MMLU-Pro базовая модель получила 66,9 против 59,3 у Gemma4-31B-Base. В опубликованном сравнении — 8 задач, и Nanbeige заявляет о превосходстве над Gemma4-31B-Base во всех восьми. Это пока результаты самой команды, без независимой проверки.
Что внутри. Это плотная текстовая модель с открытыми весами: 52 слоя, 56 query-голов и 8 KV-голов. Для одного экземпляра Nanbeige оценивает память в 93,9 ГБ: примерно 66,0 ГБ для весов и 27,9 ГБ для KV-кэша. В рецептах SGLang и vLLM используется 4-way тензорный параллелизм.
Цена вопроса. Для работы с моделью потребуется серьёзное железо: Nanbeige считает идеальной конфигурацию 2 × 80 ГБ GPU. Сама модель принимает только текст, а перенос агентных навыков в Nanbeige4.3-3B пока только запланирован.
В таблице также есть переставленные значения SWE-Bench Pro и конфликт по GPQA Diamond; Nanbeige перезапускала каждую модель в собственном harness.
Что это значит: открытый 33B-чекпойнт с длинным контекстом и готовой агентной связкой, но заявленные преимущества пока нельзя считать независимо подтверждёнными.
Оригинальная публикация в Telegram