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난베이지, 33B 오픈소스 AI 모델 공개...코딩 벤치마크서 '큐원3.8-27B' 앞서 (원문, 새 창)
한국어 요약
Claude · 2026-10-28중국 난베이지 LLM 연구소가 330억 매개변수 오픈소스 에이전트형 AI 모델 '난베이지4.3-33B'를 공개하며, 코딩과 업무 자동화 벤치마크 다수에서 알리바바 '큐원3.8-27B'를 앞섰다고 밝혔다. 터미널벤치 2.1에서 80.9점(큐원 73.0점), 딥SWE에서 65.5점(큐원 42.5점)을 기록했으며, 자동화벤치와 잡벤치에서도 각각 54.2점, 44.8점으로 큐원을 웃돌았다. 다만 SWE-벤치 프로와 GDP밸 등 일부 지표에서는 큐원에 뒤졌고, 비교표에 쓰인 경쟁 모델 점수가 해당 개발사 발표치와 차이가 있어 독립적 검증이 필요하다. 아파치 2.0 라이선스로 상업적 활용이 자유로운 이 모델은 최대 52만4288토큰 컨텍스트를 지원하며, 향후 소형 모델 개발을 위한 교사 모델로도 활용될 예정이다.
- 난베이지, 330억 매개변수 오픈소스 에이전트 모델 '난베이지4.3-33B' 공개
- 터미널벤치 2.1·딥SWE 등 코딩·업무자동화 벤치마크 다수에서 큐원3.8-27B 앞서
- SWE-벤치 프로 등 일부 지표는 큐원에 뒤져, 자체 비교표 수치는 독립 검증 필요
- 아파치 2.0 라이선스, 최대 52만4288토큰 컨텍스트 지원, 소형 모델용 교사모델로 활용 계획
AI 인사이트
- 중국 난베이지, 330억 매개변수 오픈소스 에이전트 모델 '난베이지4.3-33B' 허깅페이스 공개
- 코딩 벤치마크 터미널벤치서 80.9점으로 큐원3.8-27B(73.0점) 앞서, 딥SWE서도 65.5점 대 42.5점 우위
- 밀집형 아키텍처 채택, 아파치 2.0 라이선스로 상업적 활용·재배포 자유도 높음
- SWE-벤치 프로·GDP밸 등 일부 지표서는 큐원3.8-27B에 뒤져, 자체 평가라 독립 검증 필요
왜 중요한가
약 300억 매개변수급 오픈소스 모델 경쟁이 중국 연구소들 사이에서 치열해지고 있음을 보여주는 사례로, 에이전트형 코딩 작업에 특화된 오픈웨이트 모델 선택지가 늘어나 기업의 자체 호스팅 AI 도입 비용을 낮출 수 있다.
본문 미리보기
중국 난베이지 LLM 연구소가 코딩과 업무 자동화를 수행하는 에이전트형 AI 모델 ‘난베이지4.3-33B(Nanbeige4.3-33B)’를 공개했다. 330억개 매개변수를 갖춘 오픈소스 모델로, 연구소 자체 평가에서 코딩과 사무 작업 관련 벤치마크 다수에서 알리바바의 '큐원3.8-27B' 등 비슷한 규모의 경쟁 모델을 앞섰다.중국 대형 채용 플랫폼 보스 직핀(BOSS Zhipin)이 운영하는 난베이지는 24일 난베이지4.3-33B를 AI 모델 공유 플랫폼 허깅페이스에 공개했다.모델은 영어와 중국어를 모두 지원하며, 상업적 이용과 연
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