AIレビューXの評判まとめ
X評判まとめ

Nanbeige4.3-33Bの評判は？
使ってみた人のXの声

生成り色の背景に、黒い円とそのまわりの輪と、そこから線で上へ広がる色とりどりの丸（AIレビュー作成のオリジナル画像）
総評

「ベンチマークの数字に驚く声と、手元で動かすと重くて遅いという声に分かれた」。

  • ユーザー投稿108件では好評33・中立41・不満34。
  • 好評は公式の表でQwen3.8-27Bを上回る数字と、24GBのGPUやMacで動いたという報告。
  • 不満は長い文脈でメモリを大きく使うことと、実際のコーディングで結果が出なかったという検証。
  • 日本語の投稿は数字への期待が中心で、英語の投稿は自分で動かした報告が多い。
2026年10月27日時点2026/10/25〜10/27のX投稿

公開日 更新日

108収集した投稿
108投稿した人
32/76日本語/英語
40,308最多インプレッション
6テーマ
01

評価の内訳

ユーザー投稿108件（好評 / 中立 / 不満）

全体33 / 41 / 34
日本語（32）10 / 15 / 7
英語（76）23 / 26 / 27
02

テーマ別の声

投稿を6つのテーマに分け、良い声と不満の声を並べました。カードを押すとXの元投稿が開きます。

公式の表の数字に驚く声と、自己申告の数字を疑う声が並ぶ。DeepSWEでQwen3.8-27Bに23ポイントの差をつけた点や、20項目中18項目でQwenを上回った点に驚く投稿が多い。一方で、Terminal-Bench 2.1の80.9は古いバージョンの数字で、新しい4.0では23.8だという指摘や、「ベンチマーク向けに仕上げただけでは」という声もある。

良い声

@kimmonismus10/25 23:47好評
「え？ NanbeigeがNanbeige4.3-33Bを公開。このサイズにしては驚くほどコーディングとエージェントの性能が高く、同じくらいのサイズのQwen 3.8 27bやGemmaのモデルにほとんどのベンチマークで勝っている。重みはApache 2.0で公開…」
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40,308 IMP♥ 674保存 227
@Hikari_07_jp10/25 22:38好評
「Nanbeige 4.3 (33B Dense)というモデルがリリースされたんだけど、強くね？と思ってベンチマークのデータ集めたら強すぎて横転した 1枚のGPUにギリ収まるこのサイズ感も、どんどん賢くなっていくんやなぁ。ローカルLLMの未来は明るい！！」
37,888 IMP♥ 493保存 318
@ViC30510/27 01:58好評
「Qwen3.8-27Bキラーが出た…しかもRTX 4090 1枚に収まった！ 33Bの密なモデルが24GBのVRAMで丸ごと動く！ …うちのボードではQwen3.8-27Bの最高が82.3、18GBのNanbeigeは86.67。…24GBのGPUクラスに、本格的な新しいエージェント向けモデルが来た。」
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1,565 IMP♥ 19保存 5

不満の声

@IdolHomeless10/26 19:46不満
「4.2 3bを試したけどひどかった。このモデルを見た瞬間、ベンチマーク向けに仕上げただけだとわかった。あきらめている…小さいモデルではqwenが王者で、それは変わりそうにない。」
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175 IMP♥ 1保存 0
@unco310/25 23:55不満
「Nanbeige4.3-33Bは日本語だめだし、英語でもコーディング落第点と判断エラー多すぎ。ベンチマークスコア高いのはそれ用に特化して学習してるだけっぽい。実用は Qwenの方で。」
84 IMP♥ 0保存 0
@gabu3d_pl10/26 20:15不満
「本当にQwenを圧倒するモデルなら、作った人以外のアカウントの投稿でタイムラインが埋まるはず ;) ダウンロードすらしない。」
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173 IMP♥ 1保存 0

中立・情報

@EranMazur10/26 06:25中立
「冗談はさておき、「Qwenに勝つ」という公開のたびに作業中のパイプラインから引き離されて、結局むだになる。5090やA6000でNanbeige4.3-33Bを実際に動かして、毎秒のトークン数やエージェントのスコアを出した人がいたらここに書いて。」
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222 IMP♥ 2保存 0
@keitaro_aigc10/26 21:01中立
「Nanbeige 4.3-33Bの紹介で目に留まったのは配布条件。投稿ではApache 2.0で重みを公開し、512Kトークンに対応、同規模のQwen 3.8 27BやGemmaより多くのベンチで上回るとしています。比較条件や数字はこの投稿だけでは分かりません。まず自分の課題を3…」
410 IMP♥ 0保存 0

量子化したモデルを自分のGPUやMacで動かした報告が多く、評価は速さで分かれた。RTX 4090 1枚で動いた、DGX Spark 1台でエージェント8つを同時に動かせた、という声がある。一方で、Macでは毎秒8〜14トークンほどという報告が多く、密なモデルなので遅いという不満も出ている。

良い声

@pratikg10/26 04:42好評
「Nanbeige4.3-33BをMac mini（M5 Pro 64GB）のMLX 4ビットで毎秒14.4トークン。自分で変換して18.6GB。…品質チェックは数学20/20、コード10/10、指示に従う力10/10で、128Kまでの文脈で埋め込んだ情報をすべて見つけた。同じマシンでQwen3.8-27Bは毎秒17.8トークンで、差はサイズの差とほぼ同じ。」
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12,411 IMP♥ 158保存 66
@yugen_matuni10/25 23:51好評
「うおー、強い Nanbeige 4.3- 33B。 ご家庭で全然動くサイズのなかなかのモデル。 OpenCodeでFreeで来ないかな。 ガン回ししてみたい。」
1,923 IMP♥ 8保存 1
@filicroval10/27 04:40好評
「nanbeige4.3-33bがDGX Spark 1台で毎秒213トークン。エージェント1つなら毎秒20.6トークン、コードを編集するエージェント8つで合計毎秒213トークン。262Kの文脈で、思考とツール呼び出しも使える。こつは、弟分のnanbeige4.1-3bを先読み用に使うこと。」
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1,666 IMP♥ 14保存 4

不満の声

@lxe10/26 05:47不満
「Nanbeige4.3-33BをRTX 5090 1枚でDoom風ゲーム作りに挑戦させた。毎秒70トークン。2枚のRTX 3090で動かすDeepSeek-V4.1-Flash 1017は毎秒約40トークン。…DeepSeekは毎回結果を出すが、Nanbeigeは毎回考えすぎる。元の16ビット版でも確かめているが、今のところやはり考えすぎる傾向がある :/」
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6,173 IMP♥ 68保存 24
@jun122890910/26 09:31不満
「あ、どもども🙏 そうですねぇ、今回はちょっと KV キャッシュが大きくなりすぎたようで😓 128K->64K ctx に減らしてデコード 10->60tok/s くらい出るようになったので昨晩仕込んで寝たんですが 今朝確認したら output token limit になってしま…」
231 IMP♥ 1保存 0
@jtdavies10/26 23:17不満
「何人かがNanbeige4.3‑33Bについて投稿していたので試した。まず遅い、本当に遅い。…全部の層が通常のアテンションなので、KVキャッシュの効率がとても悪い。128Kトークンで、Muse Glimmerは1.6GB、DeepSeekは0.5GB、Nanbeige 33Bは26GB！！！…コーディングはPythonならかなり良いが、ほかの言語ではかなり劣り、いつまでも考えていた。自分は使わない。小さいモデルのほうがずっとすごい。」
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3,326 IMP♥ 29保存 6

中立・情報

@Tono_Ken310/26 10:10中立
「話題のNanbeige4.3-33B-BF16を 8x RTXPro2000Blackwell（TP=8）vLLMで推論してみた 単騎27TPS 8並列Aggr 200TPS Thinkingが長いのでこの速度で実用は不可だけどAIMEの正答が続く」
3,128 IMP♥ 15保存 4
@KyleKillen410/26 01:20中立
「48GBのApple Silicon Mac向けに、Nanbeige4.3-33Bの4ビットMLX版を作った。17GBで、M4 Proで毎秒約13.7トークン。」
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150 IMP♥ 3保存 0

自分で課題を解かせた検証では、厳しい結果が目立つ。同じ条件でQwen3.8-27Bと比べ、作ったコードが1つもコンパイルを通らなかったという検証が広まり、考えすぎてループするという声も続いた。2009年の給与計算コードのバグを1行で直した、SWE-bench Verifiedの12課題でQwenより多く解いた、という報告もある。

不満の声

@rS_alonewolf10/26 18:13不満
「Nanbeige4.3-33B自分でNVFP4にしてみたけど なんかおかしい。 このモデルって頭良いはずだよね？ 皆さん、使った感じどうですか？」
3,560 IMP♥ 16保存 7
@Blackwellboy10/26 19:15不満
「同じ環境で公平に対決させた。課題は実在するCLIツールを一から作り直すこと。隠しテスト502個、ネット接続なし、最大30ステップ。…Qwen 3.8-27BはvLLMのNVFP4、NanbeigeはQ4_K_Mのllama.cpp。結果は大惨事。Nanbeigeが作ったものは、文字どおり1つもコンパイルすら通らなかった。」
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785 IMP♥ 7保存 0
@seanhighness10/26 07:45不満
「うーん、Nanbeige 4.3 33bはかなり壊れている。チャットテンプレートのせいかもしれないが、考えすぎて、ひどくループする。」
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275 IMP♥ 4保存 0

中立・情報

@GuideboardLabs10/26 10:24中立
「Nanbeige 4.3 33BをQ4で動かしてみたら、小さなカードに収まるよう削った27Bと同じくらいの位置だった。…失点は考える力ではなく出力の形で、論理パズルは76分かけて全部通った。考える力は十分だが、形式を守らない。…実際の作業のベンチマークではQwen 3.8 27Bの水準には届いていないようだが、外れでもない。」
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1,492 IMP♥ 15保存 0
@albertlabo10/26 13:25中立
「「nanbeige4.3-33b」をお試し中。 ちょっと日本語が変だけど、他のモデルより気が利いた返事をしてくれる。 かなり返信までに時間が掛かるが、この長文での内容は私向きかもしれない。」
61 IMP♥ 0保存 0

不満がいちばん集まったテーマ。全52層で通常のアテンションを使うので、文脈が長くなるほどKVキャッシュ（途中の計算結果を置いておくメモリ）が大きくなる、という指摘が日英で並ぶ。512Kの文脈をフルに使うには重みのほかに100GB以上が要るという計算や、32GBでは文脈が収まらないという声がある。

不満の声

@bnjmn_marie10/26 01:38不満
「Nanbeige 4.3 33bは古いllamaの構造なので、推論にとてもコストがかかる。256Kトークン（BF16、1本）で約55.83GB。Qwen3.8-Flash-Nextは約6.76GB…」
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16,891 IMP♥ 361保存 85
@_actbit10/26 09:21不満
「Nanbeige4.3-33BすごいけどMoEが良かった… あと全ての層にKVキャッシュがちゃんと乗るのも辛い…」
254 IMP♥ 2保存 0
@fluid_ai_10/26 22:01不満
「512Kの文脈は本当にある。でも届かない。…このモデルはBF16でトークンあたり約208KiBのKVキャッシュを使う。10万トークンで約21GB。…宣伝されている512Kには、66GBの重みに加えて約112GBのKVキャッシュが要る。…1人で使うと遅いが、まとめて処理するとすばらしい。チャット用ではなくサーバー用のモデル。」
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111 IMP♥ 8保存 5

中立・情報

@kusurichan_10/26 15:14中立
「ローカルLLM界隈に突然Nanbeige4.3-33Bとかいうダークホースが現れるのめちゃめちゃ面白いんだけどあれってkvキャッシュ効率どうなんだろう？誰か動かした人いないのかな」
1,006 IMP♥ 14保存 2
@Raullen10/27 08:20中立
「Nanbeige4.3-33Bのコーディングの強さは、重い構造から来るのか、学習の仕上げから来るのか？ H200でQwen3.8-27Bと比べた。エージェントのコーディングでは、SWE-bench Verifiedの12課題中6つを解き、Qwenは4つ。有望だが、勝ちを決めるには課題が少なすぎる。…意外にも、メモリを多く使い長い文脈の読み込みが遅いのに、Nanbeigeのほうが速く終えた。」
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220 IMP♥ 3保存 0

このモデルを先生役にして小型の3B版を作る、という計画を評価する声が多い。前の4.2-3Bが良かったので期待する、という投稿もある。反対に、4.2-3Bがひどかったので数字を信じない、という声もあった。

良い声

@Cypher_Samurai10/26 01:17好評
「Nanbeige 4.xが手元で動く次のOpusになると言ったら、狂ってると言われた…nanbeige 4.2を追加学習したら結果がすごくて、学習データにVMProtectがないのに、VMProtectで守られたバイナリを解析できた。」
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3,235 IMP♥ 17保存 10
@Kawa_Kawa_Uso10/26 04:03好評
「個人的に好きなラボのNanbeigeさんの新モデルきた！！」
80 IMP♥ 3保存 0
@essam_madridi10/25 22:51好評
「前の3Bモデルを使った経験からすると、新しい4.3-33Bは実際の使用でもQwenの27Bを圧倒し、Artificial Analysisでも驚くほど高いスコアを出す可能性が高いと思う。でも様子を見よう…😃」
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188 IMP♥ 2保存 0

不満の声

該当なし

中立・情報

@Elf0nie10/25 22:11中立
「4.2 3Bはすばらしいモデルだった。4.3 3Bがもっと良くなるといいな」
英語の投稿を翻訳
2,173 IMP♥ 2保存 0
@DoubleJ79410/26 06:25中立
「あの Looped Transformer 作ってた Nanbeige から出た 33B モデルか どないなんやろうな」
82 IMP♥ 1保存 0

件数は少なく、日本語の力を心配する声が中心。公式のモデルカードで対応言語は英語と中国語。試した人からは、日本語が少し変でも気の利いた返事をするという声と、日本語はだめという声が出た。

良い声

該当なし

不満の声

該当なし

中立・情報

@yayoi_mizuha10/25 22:40中立
「Nanbeigeって日本語強くないイメージだけどこれはどうかな」
478 IMP♥ 4保存 1
@Zimo4165007972610/26 12:36中立
「Nanbeigeはあまり日本語が得意じゃない印象でしたが、いかがですか？」
70 IMP♥ 1保存 0
03

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公式スペック概要

一般提供2026/10/25（日本時間）。Hugging Faceで重みを公開。Transformers・SGLang・vLLMで動かす
開発Nanbeige LLM Lab（中国の求人サービスBOSS直聘を運営するKanzhunのラボ）
位置づけNanbeige4.3シリーズの先生役（teacher）のモデル。今後、能力を小型モデル（Nanbeige4.3-3Bなど）に移す予定。Base版も公開
パラメータ・構造約331億パラメータの密なモデル（Llama型・52層）
コンテキスト524,288トークン（512K）
推論思考モードは既定でオン（オフにもできる）
言語英語・中国語（モデルカードの表記）
料金重みは無料（Apache 2.0、商用利用可）。モデルカードにAPIの料金の記載はない
ベンチマーク（公式）Terminal-Bench 2.1 80.9（Qwen3.8-27Bは73.0）、DeepSWE 65.5（同42.5）、SWE-Bench Pro 60.3（同61.7）。20項目中17項目で、比べた4モデルの中の1位
出典Hugging Face「Nanbeige4.3-33B」モデルカード · config.json · Nanbeige公式Xの発表
05

よくある質問

公式発表と、このページで集めたX投稿の内容だけから答えています。

Nanbeige4.3-33Bはいつから・どこで使える？

2026/10/25（日本時間）に公開。Hugging Faceで重みが公開され、Transformers・SGLang・vLLMで動かせます。

出典：公式発表（公式スペック概要の出典）
Nanbeige4.3-33Bの料金は？

100万トークンあたり、重みは無料（Apache 2.0、商用利用可）。モデルカードにAPIの料金の記載はない。

出典：公式発表（公式スペック概要の出典）
Nanbeige4.3-33BのXでの評判は？

このページで集めたユーザー投稿108件では、好評33件・中立41件・不満34件でした。

出典：このページのX投稿の集計
Nanbeige4.3-33Bを使ってみた人に好評な点は？

好評の投稿が多かったテーマは「ベンチマークの数字」（16件）、「手元で動かした速さ」（13件）です。1件の投稿が複数のテーマに入ることがあります。

出典：このページのX投稿の集計
Nanbeige4.3-33Bへの不満で多いテーマは？

不満34件で多かったテーマは「メモリと長い文脈」（16件）、「実際の作業での出来」（12件）です。1件の投稿が複数のテーマに入ることがあります。

出典：このページのX投稿の集計
Nanbeige4.3-33BとQwen3.8-27Bの違いは？

公式のモデルカードの表では、Terminal-Bench 2.1が80.9対73.0、DeepSWEが65.5対42.5でNanbeige4.3-33Bが上、SWE-Bench Proは60.3対61.7、GDPvalは84.8対86.4でQwen3.8-27Bが上です。点数はすべて開発元の測定です。

出典：公式発表（公式スペック概要の出典）
Nanbeige4.3-33Bの前の世代は？

Nanbeigeの一つ前のモデルはNanbeige4.2-3Bで、3Bのループ型の小型モデルです。サイズも構造も違い、両方に触れて比べた投稿がほとんどないので、このページでは比較を載せていません。

出典：Hugging Face「Nanbeige4.2-3B」モデルカード

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