Nanbeige4.3-33B: un modelo abierto de 33.000 millones de parámetros para agentes de código, con licencia Apache-2.0
Publicado en Hugging Face con sus pesos y un contexto de 512.000 tokens, el modelo supera a sus rivales de tamaño similar en la mayoría de las pruebas publicadas por su desarrollador, pero no en todas.
El laboratorio Nanbeige ha publicado en Hugging Face Nanbeige4.3-33B, un modelo de lenguaje de 33.000 millones de parámetros cuyos pesos se distribuyen con licencia Apache-2.0, una de las más permisivas: permite el uso comercial, la modificación y la redistribución. También está disponible la versión base, previa al post-entrenamiento. Según el historial del repositorio, este se creó el 24 de octubre y su ficha se actualizó el 25 de octubre.
Un modelo «profesor» para agentes
El desarrollador presenta este modelo como el modelo profesor de su serie 4.3: debe servir para destilar capacidades de agente en modelos más pequeños, empezando por una versión de 3.000 millones de parámetros anunciada sin fecha. Apunta a dos usos: la programación agéntica (un modelo que ejecuta comandos, lee los resultados y corrige) y las tareas de oficina automatizadas.
En lo técnico, la ficha indica una ventana de contexto de 524.288 tokens, un modo de razonamiento activable y un formato de llamada a herramientas (se recomienda XML). El modelo funciona con Transformers, SGLang o vLLM; los pesos en BF16 ocupan unos 66 GB, y los ejemplos de despliegue facilitados reparten el modelo entre cuatro GPU.
Puntuaciones que hay que leer completas
Nanbeige compara su modelo con tres competidores abiertos de tamaño similar: Qwen3.8-27B, Muse-Glimmer-30B y Gemma4-31B, todos evaluados, según el desarrollador, con los mismos ajustes y el mismo entorno de pruebas. Reivindica 80,9 en Terminal-Bench 2.1 (frente a 73,0 de Qwen3.8-27B), 23,8 en Terminal-Bench 4.0 (6,3 para Qwen) y 65,5 en DeepSWE (42,5 para Qwen).
La tabla publicada también muestra sus límites: en SWE-Bench Pro, Nanbeige4.3-33B obtiene 60,3, por detrás de Qwen3.8-27B (61,7); en GDPval, 84,8 frente a 86,4 de Qwen; en GPQA Diamond, 89,5 frente a 91,3 de Gemma4-31B. Todas estas cifras proceden del desarrollador; todavía no se ha publicado ninguna medición independiente.
¿Para quién?
Un modelo de 33.000 millones de parámetros con licencia Apache-2.0 interesa a los equipos que quieren un agente de código alojado en sus propios servidores, sin depender de una API. Aun así, las comparaciones deben tomarse con prudencia: las puntuaciones de agentes varían mucho según las herramientas de evaluación utilizadas (el «harness»), y las de Nanbeige no son directamente comparables con las cifras que publican otros desarrolladores con otras herramientas.
Nuestro análisis
La licencia y el tamaño son sus verdaderas bazas: un modelo realmente abierto de esta categoría sigue siendo raro para los agentes de código. Las diferencias anunciadas en Terminal-Bench y DeepSWE son importantes, pero proceden de un único desarrollador. Que la ficha muestre también pruebas en las que el modelo pierde habla en favor de su seriedad; falta esperar evaluaciones independientes.
Fuentes
- Hugging Face — ficha del modelo Nanbeige/Nanbeige4.3-33B Fuente primaria
- Hugging Face — API del repositorio Nanbeige4.3-33B (fechas de creación y actualización) Fuente primaria
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