Nanbeige4.3-33B è un modello a pesi aperti che Nanbeige presenta come guida per agenti di programmazione e attività professionali; la scheda indica un contesto massimo di 524.288 token. Startup Fortune ha riferito il 25 ottobre 2026 che Nanbeige aveva pubblicato il modello su Hugging Face nel corso di quella settimana.
La scheda di Nanbeige indica una licenza Apache 2.0. Il modello è pensato anche per fare da riferimento nella distillazione di capacità agentiche in versioni più piccole: Nanbeige cita Nanbeige4.3-3B come progetto futuro.
Cosa riportano i benchmark
Nella propria tabella, Nanbeige riporta punteggi superiori a quelli di Qwen3.8-27B in 18 delle 20 prove; Qwen prevale su SWE-Bench Pro e GDPval. Questi sono i risultati pubblicati da Nanbeige, che specifica di avere valutato i modelli al massimo livello di ragionamento e di avere usato gli stessi parametri d’inferenza e lo stesso harness per ciascun benchmark.
| Benchmark | Nanbeige4.3-33B | Qwen3.8-27B |
| Terminal-Bench 2.1 | 80,9 | 73,0 |
| DeepSWE | 65,5 | 42,5 |
| SWE-Bench Pro | 60,3 | 61,7 |
| GDPval | 84,8 | 86,4 |
Alcuni vantaggi riportati sono contenuti: su Tau3-Bench i punteggi sono 48,8 contro 48,5, su GPQA Diamond 89,5 contro 89,2, su AIME 2026 95,2 contro 94,5 e su EnterpriseOps-Gym 41,0 contro 40,2. In tutte e quattro le prove il margine è inferiore a un punto.
Le condizioni cambiano da un test all’altro. Nanbeige indica Terminus 2 per Terminal-Bench 2.1 e mini-swe-agent v2.4.6 per DeepSWE; per GDPval specifica l’uso di rubriche riviste. La scheda del modello su Hugging Face riporta anche i dettagli degli altri benchmark.
Impostazioni per agenti e chat
Nanbeige distingue i parametri consigliati per gli agenti che usano strumenti da quelli per ragionamento e chat. Le impostazioni della tabella sono raccomandazioni della scheda.
| Uso | preserve_thinking | temperature | top_p | max_new_tokens |
| Agenti e uso degli strumenti | true | 1,0 | 0,95 | 65.536 |
| Ragionamento e chat | false | 0,6 | 0,95 | 262.144 |
enable_thinking è attivo per impostazione predefinita. preserve_thinking controlla se il ragionamento precedente dell’assistente viene mantenuto tra un turno e l’altro: Nanbeige consiglia di attivarlo per l’uso degli strumenti su più turni e per gli agenti di codice, e di disattivarlo per la chat generale e le domande-risposte. Per le chiamate agli strumenti raccomanda il formato XML; JSON è supportato per compatibilità.
Framework per l’inferenza locale
Nanbeige documenta esempi d’inferenza con Transformers, SGLang e vLLM. Negli esempi con SGLang e vLLM il parallelismo tensoriale è impostato a 4; quello con Transformers usa device_map='auto'.
