BOSS直聘发布 Nanbeige4.3-33B，Agent 能力超过 Qwen3.8-27B
BOSS直聘居然自己训模型，这个33B的Agent分数比Qwen3.8还高，架构简单啥引擎都能跑，可以留意下
BOSS直聘旗下南北阁实验室在 HuggingFace 发布 Nanbeige4.3-33B Dense 模型，重点优化了 Agent 能力，Agent 分数高于 Qwen3.8-27B，但写代码能力偏弱。与 8 月发布的 Nanbeige4.2 采用自研 Looped Transformer 不同，4.3 版回归标准 llama 架构（全注意力+GQA）。模型直接支持 512K 上下文，但未配置动态 YaRN，而是把 rope_theta 调到 1.2 亿来扩展位置编码。官方定位为教师模型，后续预计推出蒸馏小模型。
BOSS直聘刚发了个 Nanbeige4.3-33B
说实话我在HuggingFace上刚刷到的时候还以为是个欧洲模型, 硬是没读出来 Nanbeige 是啥, 搜了下发现其实是 BOSS 直聘的大语言模型实验室, 叫南北阁.
这次发布的 33B Dense 版本特别优化了模型的Agent能力, 我给大家做了个对比chart, 哪个面积大哪个就更强, 从Agent分数上来看, 甚至比Qwen3.8-27B 还要高. 当然其它的诸如写代码能力就差一些了.
它们之前8月份也发过 Nanbeige4.2, 是完全的自研架构 Looped Transformer, 而这次则用了非常保守的标准 llama 架构, 就是全注意力+GQA. 这也意味着, 这个模型推理起来还是很吃内存的. 以及只能用外置MTP加速了. 另外长上下文方案可能也比较糙, 模型上来就支持512K上下文, 但是没有配置动态 YaRN 或复杂的 RoPE 压缩算法. 就是直接把旋转位置编码的基数(rope_theta)调到了1.2亿来支持.
当然这么搞也是有好处的, 首先就是架构很简单, 几乎所有推理引擎都能跑, 其次官方的定位是教师模型, 所以估计后续会发布一些小的蒸馏模型供实际使用. (目前还没发). 等它们发布了我有空给大家来个10B以下小模型横评.
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