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Nanbeige4.3-33B mise sur les agents de programmation et le travail professionnel
Annoncé le 26 octobre 2026, Nanbeige4.3 33B est un modèle à poids ouverts de 33,1 milliards de paramètres, destiné aux agents de programmation et aux tâches professionnelles dites de « cowork », sous licence Apache 2.0. Nanbeige présente ce modèle comme un modèle enseignant destiné à transmettre ses capacités d’agen...
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Points clés à retenir
- Annoncé le 26 octobre 2026, Nanbeige4.3 33B est un modèle à poids ouverts de 33,1 milliards de paramètres, destiné aux agents de programmation et aux tâches professionnelles dites de « cowork », sous licence Apache 2.0.
- Nanbeige présente ce modèle comme un modèle enseignant destiné à transmettre ses capacités d’agent à des modèles plus petits, en commençant par le Nanbeige4.3 3B annoncé.
- Sa fiche indique une fenêtre de contexte de 524 288 jetons et des options pour gérer le raisonnement et l’appel d’outils ; les résultats de benchmark restent des évaluations publiées par l’équipe.
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openai.comCreate a landscape editorial hero image for this Studio Global article: What did BOSS Zhipin parent Kanzhun’s Nanbeige team announce in its October 26, 2026 release of Nanbeige4.3-33B, including its availability. Article summary: Nanbeige, the model team within BOSS Zhipin parent Kanzhun, announced Nanbeige4.3-33B on October 26, 2026 as an open-weight model focused on coding agents and professional office “cowork” tasks, with weights available th. Topic tags: general, general web. Style: premium digital editorial illustration, source-backed research mood, clean composition, high detail, modern web publication hero. Use reference image context only for broad subject, composition, and topical grounding; do not copy the exact image. Avoid: logos, brand marks, copyrighted characters, real person likenesses, fake screenshots, UI text, readable text, watermarks, charts with fake numbers, click
Nanbeige, l’équipe de modèles d’IA du groupe Kanzhun, maison mère de la plateforme de recrutement BOSS Zhipin, a annoncé le 26 octobre 2026 Nanbeige4.3-33B. Ce modèle de 33,1 milliards de paramètres, au format BF16, vise les agents de programmation et les tâches professionnelles où un modèle utilise des outils. Ses poids sont disponibles sur Hugging Face sous licence Apache 2.0. Nanbeige le présente aussi comme un modèle enseignant destiné à transmettre des capacités d’agent à des modèles plus petits. 1
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Un modèle conçu pour travailler avec des outils
L’annonce porte sur Nanbeige4.3-33B et sur une version de base, Nanbeige4.3-33B-Base. Selon les dates affichées sur Hugging Face, les deux dépôts ont été créés le 24 octobre, avant l’annonce officielle du 26 octobre. 1
Le positionnement est centré sur les agents : il s’agit d’aider à écrire du code ou à accomplir des tâches de bureau en mobilisant des outils, plutôt que de se limiter à une conversation classique. L’équipe présente le 33B comme le premier modèle enseignant d’une stratégie de distillation, qui doit transférer ses capacités à des modèles plus légers. Le Nanbeige4.3-3B est cité comme premier modèle élève prévu. 1
Des résultats prometteurs, mais publiés par l’équipe
Dans sa fiche, Nanbeige compare son modèle à Qwen3.8-27B, Muse-Glimmer-30B et Gemma4-31B. L’équipe indique avoir évalué chaque modèle avec son niveau de raisonnement le plus élevé et utilisé les mêmes paramètres d’inférence et le même outil d’évaluation pour chaque benchmark. Sur Terminal-Bench 2.1, elle rapporte un score de 80,9 pour Nanbeige4.3-33B, contre 73,0 pour Qwen3.8-27B. 17
Ces chiffres sont ceux communiqués par le fabricant, et non une validation indépendante. La description de conditions de test communes rend la comparaison plus lisible, mais ne suffit pas à confirmer que les résultats ont été reproduits par un tiers. 1
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Une longue fenêtre de contexte et des réglages pour les agents
La fiche annonce une fenêtre de contexte maximale de 524 288 jetons, soit 512K. Le modèle propose notamment deux options dans son format de conversation : enable_thinking, qui active ou désactive la génération de raisonnement pour la réponse en cours et est activée par défaut, et preserve_thinking, qui détermine si le raisonnement des réponses précédentes est conservé. Nanbeige recommande de désactiver cette seconde option pour les échanges généraux et les questions-réponses, et de l’activer pour les interactions avec outils en plusieurs étapes, les tâches de bureau et les agents de programmation. 3
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Pour les appels d’outils, le modèle prend en charge les formats XML et JSON ; les recommandations disponibles privilégient XML. 28
31 Ces fonctions correspondent à son orientation vers les flux de travail avec agents, mais leur présence ne prouve pas, à elle seule, de meilleures performances en situation réelle.
Disponibilité : ce qu’il faut retenir
Le modèle est proposé sous licence Apache 2.0 et son dépôt officiel est hébergé sur Hugging Face. Avant de l’utiliser, il reste utile de consulter la licence et la documentation du dépôt pour vérifier les conditions applicables et les détails d’implémentation. 7
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L’annonce combine donc un long contexte, des options d’utilisation d’outils et un projet de distillation vers des modèles plus petits, le tout orienté vers la programmation assistée par agents et le travail professionnel. Les performances revendiquées, elles, sont à considérer comme les résultats publiés par Nanbeige tant qu’elles n’ont pas été reproduites indépendamment.
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Annoncé le 26 octobre 2026, Nanbeige4.3 33B est un modèle à poids ouverts de 33,1 milliards de paramètres, destiné aux agents de programmation et aux tâches professionnelles dites de « cowork », sous licence Apache 2.0.
Quels sont les points clés à valider en premier ?
Annoncé le 26 octobre 2026, Nanbeige4.3 33B est un modèle à poids ouverts de 33,1 milliards de paramètres, destiné aux agents de programmation et aux tâches professionnelles dites de « cowork », sous licence Apache 2.0. Nanbeige présente ce modèle comme un modèle enseignant destiné à transmettre ses capacités d’agent à des modèles plus petits, en commençant par le Nanbeige4.3 3B annoncé.
Que dois-je faire ensuite en pratique ?
Sa fiche indique une fenêtre de contexte de 524 288 jetons et des options pour gérer le raisonnement et l’appel d’outils ; les résultats de benchmark restent des évaluations publiées par l’équipe.