想训练一个能操作终端、连续调用工具的小型 AI Agent（能自主分步完成任务的模型），往往先得找一位能力更强的“老师”。Nanbeige 开源了 Nanbeige4.3-33B：它约有330亿个可训练参数，主要用于生成示范和训练信号，帮助包括后续3B模型在内的更小 Agent 学习。这种做法叫知识蒸馏——让小模型尽量继承大模型的能力。
它的权重采用 Apache 2.0 许可证，通常允许使用、修改和商业分发；模型卡标注512K上下文窗口，即单次请求理论上可接收约51.2万个 Token，但窗口长不等于每一处信息都能被准确利用。团队报告，在相同评测框架和推理设置下，该模型在 Terminal-Bench 2.1 得到80.9分，高于 Qwen3.8-27B 的73.0分；但在 SWE-Bench Pro 上为60.3分，低于后者的61.7分。
复现多轮工具调用时还有一个关键细节：评测保留了模型此前的推理内容（preserve_thinking=true），模型卡建议 Agent 场景启用、普通聊天不用。上述成绩均来自发布团队，尚非独立复现；它更值得关注的是提供了一个可用于小型 Agent 蒸馏的开放底座，而非已经给出通用部署排名。