Nanbeige가 Artificial Analysis Intelligence Index v5에서 20점을 기록하며 Qwen3.8 27B (xhigh)에 필적하는 오픈 웨이트 모델 Nanbeige4.3-33B를 출시했습니다. 터미널 사용은 더 강하지만 지식은 더 약합니다
모델 페이지 보기Nanbeige는 Kanzhun Limited가 운영하는 중국 채용 플랫폼 BOSS Zhipin의 기반 모델 연구팀입니다. 이 팀의 dense 33B 추론 모델은 Apache 2.0 라이선스로 오픈 웨이트로 공개되었으며, 텍스트 입력 및 출력만 지원하고, 524K 토큰 컨텍스트 창을 갖추고 있으며, 노트북에서 로컬로 실행할 수 있을 만큼 작습니다
주요 결과:
➤ 총 30B 파라미터에서 경쟁력 있는 결과. Nanbeige4.3-33B와 Qwen3.8 27B (xhigh)는 모두 20점을 기록한 반면, Muse Glimmer (high, 30B)는 6점입니다.
➤ 터미널 사용과 물리학 추론이 상대적인 강점입니다. Nanbeige는 Terminal-Bench 4.0에서 30%, CritPt v2의 Hard Subset에서 16%를 기록했으며, Qwen3.8 27B는 각각 6%와 4%입니다.
➤ 동일한 전체 점수에도 불구하고 Qwen3.8 27B와는 다른 강점. Nanbeige는 AutomationBench-AA (53% vs. 48%)에서 Qwen3.8 27B를 앞서지만, AA-Briefcase v1.1 (1162 vs. 1391 Elo), FrontierCode 2.0 (11% vs. 15%), HLE-Diamond (7% vs. 15%)에서는 뒤처집니다.
➤ Omniscience에서 높은 기권율과 낮은 환각률. Nanbeige는 AA-Omniscience v1.1에서 -4점을 기록한 반면 Qwen3.8 27B는 -6점이며, 환각률은 18% vs. 29%입니다. 정답률은 더 낮고(12% vs. 17%) 질문의 71%를 거절합니다.
➤ 유사한 지능에 태스크당 더 많은 출력 토큰. Nanbeige는 Intelligence Index 태스크당 158K 출력 토큰을 사용한 반면 Qwen3.8 27B는 110K를 사용해 약 44% 더 많습니다.
추가 모델 세부 정보:
➤ 유형: 오픈 웨이트 추론 모델 (Apache 2.0 라이선스)
➤ 크기: 총 33B 파라미터 (dense)
➤ 모달리티: 텍스트 입력 및 출력만 지원
➤ 컨텍스트 창: 524K
➤ API 가용성: 확인된 공개 1차 또는 3자 API 없음
Nanbeige4.3-33B는 총 33B 파라미터로 Intelligence Index에서 20점에 도달했으며, 27B로 20점을 기록한 Qwen3.8 27B와 함께 Intelligence Index 대 총 파라미터의 새로운 Pareto 최적점을 설정했습니다. Nanbeige4.3-33B와 Qwen3.8 27B는 모두 dense 모델입니다. DeepSeek V4.1 Flash 1017 (max)는 552B 총 파라미터로 33점을 기록하지만, MoE 아키텍처로 토큰당 16B만 활성화합니다.
Nanbeige4.3-33B의 AA-Omniscience v1.1 결과는 선택적 답변을 반영합니다. 환각률은 Qwen3.8 27B의 29% 대비 18%이며, 시도율은 43% 대비 29%입니다. Qwen이 전체적으로 더 많은 질문에 정답을 맞춥니다: 12% vs. 17%.
Nanbeige4.3-33B는 Intelligence Index 태스크당 158K 출력 토큰을 사용했으며, Qwen3.8 27B는 110K를 사용했습니다 - 두 모델 모두 20점을 기록했음에도 44% 더 많습니다. 이 가중 평균에는 9개의 v5 평가 전반의 답변 및 추론 토큰이 에이전트형 도구 사용 턴을 포함하여 산입됩니다.
Artificial Analysis Intelligence Index v5 평가 전반의 전체 결과