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Nanbeige4.3 - 面向智能体与编程任务的 33B 教师模型

Nanbeige4.3-33B 是 Nanbeige 团队发布的开源文本生成模型,采用 Apache-2.0 许可,定位为 Nanbeige4.3 系列的旗舰教师模型,主打智能体编程与专业协作任务,支持最长 512K 上下文,可通过 Transformers、SGLang 或 vLLM 部署。

Nanbeige4.3-33B 是 Nanbeige 团队在 Hugging Face 上发布的开源文本生成模型,采用 Apache-2.0 许可,基于 transformers 框架。据项目说明,它是 Nanbeige4.3 系列的旗舰「教师模型」:团队先构建一个高容量的教师智能体,再以此为基础,把高级智能体能力蒸馏到更小的模型中(例如计划中的 Nanbeige4.3-3B)。因此这个仓库既面向希望直接部署一个约 30B 参数级智能体模型的开发者,也面向关注后续小模型蒸馏路线的研究者。据项目自述,该模型擅长复杂编程与专业协作(cowork)类任务。

维护者与状态

该仓库由 Nanbeige 维护,任务类型为 text-generation,框架为 transformers。仓库创建于 2026-10-24,最后更新于 2026-10-25。截至 2026-10-27,近 30 天下载量为 2787,点赞数为 602。事实表中没有给出正式 release 信息,因此这里不对版本发布情况作额外说明。

主要能力

以下内容均来自项目自述(模型卡),属于维护者的自我描述,并非中立评测结论。

  • 智能体编程:模型卡列出了 Terminal-Bench、DeepSWE、SWE-Bench Pro、NL2Repo、Scicode 等编程与终端类基准上的成绩,并称其在多数基准上领先。
  • 专业协作与办公自动化:项目自述在 Automation Bench、JobBench、GDPval、Toolathlon-Verified、DeepPlanning、EnterpriseOps-Gym、Tau3-Bench 等协作与工具使用类基准上表现较强,并称在 JobBench 覆盖的 35 个职业中多数优于基线。
  • 推理能力:模型卡给出 GPQA Diamond、AIME 2026、AA-LCR 等推理基准的结果。
  • 可配置的思考模式:tokenizer 提供可配置的对话模板,enable_thinking 控制当前回复是否生成推理内容(默认开启,设为 False 即非思考模式);preserve_thinking 控制多轮对话中是否保留此前助手轮次的推理内容,项目建议通用聊天与问答设为 False,多轮工具调用、办公任务与代码智能体工作流设为 True。
  • 工具调用模板:传入 tools 即启用工具调用模板,项目推荐 tool_call_format="xml" 以获得最佳工具调用效果,同时为兼容性也支持 json。
  • 长上下文:据项目说明,模型支持最长 524,288 tokens(512K)的上下文长度。

项目还给出了按场景区分的推理参数建议:智能体与工具调用任务使用 temperature 1.0、top_p 0.95、max new tokens 65,536;推理与聊天任务使用 temperature 0.6、top_p 0.95、max new tokens 262,144。这些数字来自模型卡,属于维护者建议值,本文未做验证。

使用入口

模型权重与说明文档发布在 Hugging Face:Nanbeige/Nanbeige4.3-33B。

据项目说明,可以用 Transformers、SGLang 或 vLLM 运行。Transformers 方式需要加载 tokenizer 与模型时开启 trust_remote_code=True,tokenizer 需使用 use_fast=False,随后通过 apply_chat_template 构造输入并调用 generate。SGLang 与 vLLM 均以服务方式启动,示例中使用了张量并行(--tp-size 4 / --tensor-parallel-size 4)、显存占用比例 0.8,并指定 qwen3 作为 reasoning parser、qwen3_coder 作为 tool-call parser;vLLM 示例还开启了 --enable-auto-tool-choice。具体命令以仓库中的模型卡为准。

许可与限制

许可证为 apache-2.0,按事实表原样记录。

关于限制与前置条件,素材中明确提到的有:模型参数量约 33B,示例部署命令采用 4 路张量并行,实际硬件需求需按所选推理框架与精度自行评估;工具调用效果与所选 tool_call_format 相关,项目推荐 xml 格式;多轮场景下是否保留历史推理内容需要按任务类型设置 preserve_thinking。模型卡中的基准成绩由维护者自行给出,评测条件(如 Terminus 2、mini-swe-agent v2.4.6、Claude Code 等 harness,以及部分基准使用的评审模型)各不相同,跨基准横向比较时需谨慎。项目自述的蒸馏计划(如 Nanbeige4.3-3B)属于后续规划,本仓库不包含这些小模型。