أصدرت Nanbeige نموذج Nanbeige4.3-33B، وهو نموذج بأوزان مفتوحة يوازي Qwen3.8 27B (xhigh) عند 20 على مؤشر الذكاء v5 من Artificial Analysis مع أداء أقوى في استخدام الطرفية وأضعف في المعرفة
اطلع على صفحة النموذجNanbeige هو فريق أبحاث النماذج الأساسية في BOSS Zhipin، منصة التوظيف الصينية التي تديرها Kanzhun Limited. نموذجه الاستدلالي الكثيف بحجم 33B مفتوح الأوزان بموجب ترخيص Apache 2.0، مع إدخال وإخراج نصي فقط، ونافذة سياق تبلغ 524K رمزاً، وهو صغير بما يكفي للتشغيل محلياً على حاسوب محمول.
النتائج الرئيسية:
➤ نتائج تنافسية عند 30B من إجمالي المعلمات. سجّل كل من Nanbeige4.3-33B وQwen3.8 27B (xhigh) النقطة 20، مقارنةً بـ 6 لـ Muse Glimmer (high، 30B).
➤ استخدام الطرفية والاستدلال الفيزيائي هما نقطة القوة النسبية. يحقق Nanbeige نسبة 30% على Terminal-Bench 4.0 و16% على المجموعة الصعبة من CritPt v2، مقابل 6% و4% على التوالي لـ Qwen3.8 27B.
➤ نقاط قوة مختلفة عن Qwen3.8 27B رغم تساوي النتيجة الإجمالية. يتفوق Nanbeige على Qwen3.8 27B في AutomationBench-AA (53% مقابل 48%)، لكنه متأخر في AA-Briefcase v1.1 (1162 مقابل 1391 Elo) وFrontierCode 2.0 (11% مقابل 15%) وHLE-Diamond (7% مقابل 15%).
➤ معدل امتناع مرتفع ومعدل هلوسة منخفض على Omniscience. يحقق Nanbeige النتيجة -4 على AA-Omniscience v1.1 مقابل -6 لـ Qwen3.8 27B، مع معدل هلوسة 18% مقابل 29%. يجيب إجابات صحيحة على أسئلة أقل (12% مقابل 17%) ويرفض 71% من الأسئلة.
➤ ذكاء مماثل مع رموز إخراج أكثر لكل مهمة. استخدم Nanbeige عدد 158K من رموز الإخراج لكل مهمة من مهام مؤشر الذكاء مقابل 110K لـ Qwen3.8 27B، أي نحو 44% أكثر.
تفاصيل إضافية عن النموذج:
➤ النوع: استدلالي بأوزان مفتوحة (ترخيص Apache 2.0)
➤ الحجم: 33B إجمالي المعلمات (كثيف)
➤ الوسائط: إدخال وإخراج نصي فقط
➤ نافذة السياق: 524K
➤ توافر واجهة البرمجة: لا توجد واجهات برمجية عامة مؤكدة أولية أو من أطراف ثالثة
يصل Nanbeige4.3-33B إلى 20 على مؤشر الذكاء بإجمالي معلمات 33B إلى جانب Qwen3.8 27B عند 20 بإجمالي 27B، ويحدد نقطة باريتو المثلى الجديدة لمؤشر الذكاء مقابل إجمالي المعلمات. كلا من Nanbeige4.3-33B وQwen3.8 27B نموذجان كثيفان. يحقق DeepSeek V4.1 Flash 1017 (max) النتيجة 33 بإجمالي معلمات 552B، لكن بنيته MoE تُفعِّل 16B فقط لكل رمز.
نتيجة Nanbeige4.3-33B على AA-Omniscience v1.1 تعكس الانتقائية في الإجابة. معدل هلوسة لديه هو 18% مقابل 29% لـ Qwen3.8 27B، بينما معدل محاولاته 29% مقابل 43%. يجيب Qwen إجابات صحيحة على أسئلة أكثر إجمالاً: 17% مقابل 12%.
استخدم Nanbeige4.3-33B عدد 158K من رموز الإخراج لكل مهمة من مهام مؤشر الذكاء، مقابل 110K لـ Qwen3.8 27B - أي 44% أكثر رغم تساويهما عند النقطة 20. يشمل هذا المتوسط المرجّح رموز الإجابة والاستدلال عبر التقييمات التسعة لـ v5، بما في ذلك أدوار استخدام الأدوات الوكيلة.
النتائج الكاملة عبر تقييمات Artificial Analysis Intelligence Index v5