nanbeige

一位用户在配备 4 张 R9700 GPU 的硬件配置上，对比了 Qwen 3.8 27B 与 Nanbeige 4.3 33B 在实际场景中的吞吐表现，发现 Qwen 在词元生成速度和每小时任务量上分别领先约 25% 和 45%，且在思考模式下准确率更高。

比较了两个用于智能体工作负载的新AI模型：采用循环Transformer架构的紧凑型Nanbeige4.2-3B，以及大型混合专家模型Laguna S2.1，两者均在Hugging Face上发布。

Nanbeige4.2 已在 ModelScope 上发布，包含两个模型：一个 28T-token Looped Transformer 基座和一个 3B SFT+RL 智能体，据称在智能体基准测试中优于 Qwen3.5-9B 和 Gemma4-12B。

Nanbeige 4.1，一个3B模型，在编码任务中专注于算法效率，超越了Qwen3-30b-A3b和Qwen 3.5 4b，实现了600多次工具调用的长时任务。