# 난베이지, 33B 에이전트 모델 공개…20개 평가 중 17개서 선두

> Nanbeige4.3-33B는 Apache 2.0 라이선스로 공개됐습니다. 자체 평가에서 여러 코딩·업무 자동화 점수를 앞섰지만, 독립 검증은 필요합니다.

Oossa · 2026-10-27 · https://oossa.com/ko/33b-20-17

사건 날짜: 2026-10-25

중국 난베이지 LLM 연구소가 코딩과 업무 자동화를 수행하는 오픈 모델 Nanbeige4.3-33B를 공개했습니다. 연구소는 33B, 즉 330억 개 매개변수를 가진 이 모델이 자체 비교 평가의 20개 항목 가운데 17개에서 가장 높은 점수를 받았다고 밝혔습니다. 비교 대상에는 Alibaba의 Qwen3.8-27B, Meta의 Muse-Glimmer-30B, Google의 Gemma4-31B가 포함됐습니다.

모델은 10월 24일 Hugging Face에 공개됐으며 영어와 중국어를 지원합니다. Apache 2.0 라이선스라 연구나 상업적 이용뿐 아니라 가중치 수정과 재배포, 이를 바탕으로 한 제품 개발도 허용됩니다. 난베이지는 중국 채용 플랫폼 BOSS Zhipin이 운영합니다.

## 자체 평가에서 코딩·업무 점수 높아

난베이지가 공개한 점수에서 Nanbeige4.3-33B는 Terminal-Bench 2.1에서 80.9점을 기록했습니다. Qwen3.8-27B의 73.0점보다 높습니다. 코드 수정과 소프트웨어 개발 능력을 보는 DeepSWE에서는 65.5점으로, Qwen의 42.5점을 앞섰습니다. 업무 자동화 평가 Automation Bench에서는 54.2점 대 38.3점, 협업 업무 평가 JobBench에서는 44.8점 대 34.5점이었습니다.

모든 항목에서 앞선 것은 아닙니다. 소프트웨어 엔지니어링 평가 SWE-Bench Pro에서는 60.3점으로 Qwen의 61.7점보다 낮았고, GDPval에서도 84.8점으로 Qwen의 86.4점에 못 미쳤습니다. 난베이지는 고난도 평가에서 비교 모델을 ‘최고 추론 노력’ 설정과 동일한 추론 매개변수로 실행했다고 설명했습니다. 그러나 자체 평가 결과이며, 일부 점수는 경쟁사가 발표한 수치와 다릅니다. 예를 들어 난베이지 표의 Gemma4-31B GPQA Diamond 점수는 89.5점이지만 Google이 공개한 점수는 84.3점입니다. 따라서 이 비교만으로 성능 우위를 확정하기는 어렵습니다.

## 긴 문맥을 지원하지만 큰 메모리가 필요

Nanbeige4.3-33B는 여러 전문가 모델을 골라 쓰는 MoE 방식이 아니라, 입력 처리 때 전체 매개변수를 사용하는 밀집형 모델입니다. 실행 구조는 비교적 단순하지만 연산 자원을 더 쓸 수 있습니다. 최대 524,288개 토큰을 처리하며 Transformers, SGLang, vLLM으로 실행할 수 있습니다. 다만 BF16 정밀도의 모델 가중치만 약 66GB 메모리를 차지하고, 긴 문맥을 쓰려면 추가 메모리가 필요합니다.

난베이지는 이 모델을 더 작은 모델을 학습시키는 교사 모델로도 활용할 계획이며, 후속 모델 Nanbeige4.3-3B를 준비 중이라고 밝혔습니다. 다만 작은 모델의 공개 일정이나 실제 배포 환경에서의 성능은 공개된 내용에 포함되지 않았습니다.

## 팩트

- Nanbeige4.3-33B는 330억 개 매개변수의 영어·중국어 지원 모델이며 Apache 2.0 라이선스로 공개됐습니다.
- 난베이지 자체 평가 20개 항목 중 17개에서 비교 모델 가운데 최고 점수를 기록했습니다.
- Terminal-Bench 2.1 점수는 80.9점으로 Qwen3.8-27B의 73.0점보다 높았습니다.
- 최대 문맥 길이는 524,288개 토큰이며, BF16 가중치만 약 66GB 메모리를 요구합니다.

## 왜 중요한가

개발자와 기업은 Apache 2.0 조건에 따라 모델을 내려받아 수정하거나 상업용 제품에 활용할 수 있습니다. 하지만 가중치만 약 66GB 메모리가 필요하고 긴 문맥에는 추가 자원이 들어, 일반 PC에서 바로 실행하기는 어렵습니다. 벤치마크 우위도 난베이지 자체 평가에 근거해 독립적으로 확인된 결과는 아닙니다.

## 출처 및 참고 자료

1. [난베이지, 33B 오픈소스 AI 모델 공개...코딩 벤치마크서 '큐원3.8-27B' 앞서](https://www.aitimes.com/news/articleView.html?idxno=216711) – AI Times, 2026-10-27

최종 업데이트: 2026-10-27