Nanbeige4.3-33B : un modèle ouvert de 33 milliards de paramètres pour les agents de code, sous licence Apache-2.0

Le laboratoire Nanbeige a publié sur Hugging Face Nanbeige4.3-33B, un modèle de langage de 33 milliards de paramètres dont les poids sont distribués sous licence Apache-2.0, l’une des plus permissives : usage commercial, modification et redistribution autorisés. La version de base, avant post-entraînement, est également disponible. D’après l’historique du dépôt, celui-ci a été créé le 24 octobre et sa fiche mise à jour le 25 octobre.

Un modèle « enseignant » pour agents

L’éditeur présente ce modèle comme le modèle enseignant de sa série 4.3 : il doit servir à distiller des capacités d’agent dans des modèles plus petits, à commencer par une version de 3 milliards de paramètres annoncée sans date. Il cible deux usages : la programmation agentique (un modèle qui lance des commandes, lit les résultats et corrige) et les tâches de bureau automatisées.

Côté technique, la fiche indique une fenêtre de contexte de 524 288 tokens, un mode de raisonnement activable et un format d’appel d’outils (XML recommandé). Le modèle tourne avec Transformers, SGLang ou vLLM ; les poids en BF16 pèsent environ 66 Go, et les exemples de déploiement fournis répartissent le modèle sur quatre GPU.

Des scores à lire en entier

Nanbeige compare son modèle à trois concurrents ouverts de taille voisine : Qwen3.8-27B, Muse-Glimmer-30B et Gemma4-31B, tous évalués selon l’éditeur avec les mêmes réglages et le même outillage. Il revendique 80,9 sur Terminal-Bench 2.1 (contre 73,0 pour Qwen3.8-27B), 23,8 sur Terminal-Bench 4.0 (6,3 pour Qwen) et 65,5 sur DeepSWE (42,5 pour Qwen).

Le tableau publié montre aussi ses limites : sur SWE-Bench Pro, Nanbeige4.3-33B obtient 60,3, derrière Qwen3.8-27B (61,7) ; sur GDPval, 84,8 contre 86,4 pour Qwen ; sur GPQA Diamond, 89,5 contre 91,3 pour Gemma4-31B. Ces chiffres proviennent tous de l’éditeur ; aucune mesure indépendante n’a encore été publiée.

Pour qui ?

Un modèle de 33 milliards de paramètres sous licence Apache-2.0 intéresse les équipes qui veulent un agent de code hébergé en interne, sans dépendre d’une API. Les comparaisons doivent cependant être prises avec prudence : les scores d’agents varient fortement selon l’outillage utilisé (« harness »), et ceux de Nanbeige ne sont pas directement comparables aux chiffres publiés par d’autres éditeurs avec d’autres outils.