产品简介
Nanbeige4.3-33B 是 BOSS 直聘旗下南北阁实验室（Nanbeige LLM Lab）在 2026 年 10 月 25 日开源的模型，Apache 2.0 许可。它不做通用聊天，定位写在名字里：智能体编程与办公协作。
33B 稠密架构，不走 MoE 路由，每个 token 都过全部参数。代价在显存，BF16 权重约 66GB，模型卡的 SGLang 与 vLLM 示例都用 4 卡张量并行。换来的是部署简单，不用为专家路由调参。上下文给到 524,288 token。
它在系列里的位置也明确：这是老师模型。南北阁的思路是先训一个强的，再把智能体能力蒸馏到小尺寸，下一个是 Nanbeige4.3-3B。同时放出了 Base 版供自定义后训练。
核心功能
- 33B 稠密，不做专家路由：每个 token 走全部 33B 参数，52 层、隐藏维 7168、GQA 用 56 个查询头配 8 个 KV 头。部署简单，代价是显存。
- 524,288 token 上下文：长上下文给到 512K 有余，RoPE theta 取 1.2 亿，词表 166,912。单次可以吃进整个仓库的上下文。
- 终端智能体基准 80.9：Terminal-Bench 2.1 上官方自测得 80.9。同一张自测表里 DeepSWE 65.5、NL2Repo 53.0、Toolathlon-Verified 70.4。
- 办公协作任务同样覆盖：Automation Bench 54.2、JobBench 44.8、DeepPlanning 63.3。JobBench 覆盖的 35 个职业里，多数高于官方基线。
- 三个对话模板开关：enable_thinking 控制是否输出推理，默认开；preserve_thinking 决定多轮里是否保留上一轮推理，工具使用与代码 Agent 建议开启；工具调用推荐 XML 格式，也兼容 JSON。
- Base 版与蒸馏路线：同时开源 Nanbeige4.3-33B-Base 供自定义后训练，3B 蒸馏版在计划中。权重为 BF16，社区已有量化版本。
适合谁用
以下类型的用户会特别受益于 Nanbeige4.3-33B：
- 私有化部署的编程智能体，需要 30B 档加长上下文
- 终端操作与多步代码任务
- 办公流程自动化，表格、文档与跨系统操作
- 以 33B 作老师模型做领域蒸馏
优点亮点
- Apache 2.0，商用与二次训练都没有附加限制
- 稠密架构部署简单，不用调专家路由
- 512K 上下文，长程任务不用反复切分
- 同时给 Base 版，方便按行业数据继续后训练
- 官方给出 SGLang 与 vLLM 两套 4 卡并行配方
价格与方案
Apache 2.0 许可，权重在 Hugging Face 免费下载，商用与二次训练均可。自行部署需要多卡：BF16 权重约 66GB，官方示例用 4 路张量并行，社区已有量化版本可降低显存需求。
总结与建议
30B 档一直是自托管智能体的主力尺寸。Nanbeige4.3-33B 把稠密、512K 上下文、Apache 2.0 三件事凑到了一起，还顺手给了 Base 版。
用之前记住两点：所有基准都是官方自测，还没有第三方复现；BF16 要四张卡才跑得开，想单卡就得上量化版，量化后在自己的任务上表现如何得自己测。它真正的用途可能是当老师模型，把智能体能力蒸到能上单卡的小尺寸。
版本演进
- Nanbeige4.3-33B 开源：33B 稠密智能体模型 （2026-10-25）：南北阁在 Hugging Face 以 Apache 2.0 发布 33B 稠密模型，主打智能体编程与办公协作，524,288 token 上下文，同步放出 Base 版。官方自测 Terminal-Bench 2.1 得 80.9，DeepSWE 65.5，Automation Bench 54.2。BF16 权重约 66GB，SGLang 与 vLLM 示例用 4 路张量并行。3B 蒸馏版在计划中。