Компания Nanbeige представила открытую агентную модель Nanbeige4.3-33B для написания кода. Разработчики планируют использовать эту модель с 33 миллиардами параметров в качестве «учителя» для дистилляции навыков в более компактные версии, первой из которых станет Nanbeige4.3-3B.
Архитектура модели основана на LlamaForCausalLM без использования экспертной маршрутизации. В чат-шаблоне предусмотрены функции управления рассуждениями, такие как enable_thinking и preserve_thinking, а также поддержка вызова внешних инструментов через XML-формат. Модель поддерживает работу с библиотеками Transformers, SGLang и vLLM.
В ходе внутреннего тестирования Nanbeige сравнила новинку с Qwen3.8-27B, Muse-Glimmer-30B и Gemma4-31B. Базовая версия модели показала лучшие результаты по восьми метрикам, включая MMLU-Pro и GPQA, по сравнению с Gemma4-31B-Base. Компания отмечает, что данные конкурентов могут отличаться от официальных из-за различий в методологии тестирования.
Для работы модели в формате BF16 требуется около 66 ГБ весов. С учетом KV-кэша, потребляющего 208 КиБ на токен, полная последовательность из 524 288 токенов потребует примерно 112 ГБ памяти. На момент публикации модель не представлена ни у одного провайдера инференса на Hugging Face.
