🧠 Nanbeige4.3-33B: открытые веса для рабочих AI-агентов
🧠 Nanbeige4.3-33B: открытые веса для рабочих AI-агентов
📅 Проверено 26 октября 2026
Nanbeige разместила на Hugging Face модель на 33 млрд параметров для программирования и многошаговых офисных задач. Заявленный контекст — до 524 288 токенов. Это доступные веса, которые можно развёртывать в своей инфраструктуре.
В тестах самой команды на Terminal-Bench 2.1 модель получила 80,9 против 73,0 у Qwen3.8-27B. Но на SWE-Bench Pro — 60,3 против 61,7: общего превосходства над конкурентом нет. Сравнения проведены разработчиком, мы их не повторяли.
Модель также задумана как «учитель» для будущих компактных агентов, включая 3B-версию. Маленькая модель в этом выпуске ещё не представлена.
Для старта есть примеры Transformers, SGLang и vLLM. В многошаговых задачах авторы рекомендуют сохранять рассуждения предыдущих ходов через preserve_thinking=true; для обычного чата — отключать этот параметр. Поддерживаются вызовы инструментов в XML и JSON.
Оборудование нужно серьёзное: репозиторий BF16 занимает около 66,3 ГБ. Это размер файлов, а не достаточный объём видеопамяти; длинный контекст требует дополнительной памяти. Универсальный минимум GPU/RAM не указан.
На карточке заявлена Apache 2.0: коммерческое использование допускается с соблюдением условий и уведомлений. Вычисления оплачиваются отдельно. Это модель, а не готовый плагин для любого кодинг-агента.
Источник · Веса · Лицензия
Обложка карточки: Nanbeige / Hugging Face
#AIмодели #ОткрытыеВеса #AIагенты
📅 Проверено 26 октября 2026
Nanbeige разместила на Hugging Face модель на 33 млрд параметров для программирования и многошаговых офисных задач. Заявленный контекст — до 524 288 токенов. Это доступные веса, которые можно развёртывать в своей инфраструктуре.
В тестах самой команды на Terminal-Bench 2.1 модель получила 80,9 против 73,0 у Qwen3.8-27B. Но на SWE-Bench Pro — 60,3 против 61,7: общего превосходства над конкурентом нет. Сравнения проведены разработчиком, мы их не повторяли.
Модель также задумана как «учитель» для будущих компактных агентов, включая 3B-версию. Маленькая модель в этом выпуске ещё не представлена.
Для старта есть примеры Transformers, SGLang и vLLM. В многошаговых задачах авторы рекомендуют сохранять рассуждения предыдущих ходов через preserve_thinking=true; для обычного чата — отключать этот параметр. Поддерживаются вызовы инструментов в XML и JSON.
Оборудование нужно серьёзное: репозиторий BF16 занимает около 66,3 ГБ. Это размер файлов, а не достаточный объём видеопамяти; длинный контекст требует дополнительной памяти. Универсальный минимум GPU/RAM не указан.
На карточке заявлена Apache 2.0: коммерческое использование допускается с соблюдением условий и уведомлений. Вычисления оплачиваются отдельно. Это модель, а не готовый плагин для любого кодинг-агента.
Источник · Веса · Лицензия
Обложка карточки: Nanbeige / Hugging Face
#AIмодели #ОткрытыеВеса #AIагенты
Просмотры: 5