본문으로 건너뛰기
ToolPotion
AI 어드바이저
제출 (무료)

Nanbeige4.2-3B

아직 평가가 없습니다
LLM#33AI 모델 및 LLM오픈 소스 · 웹

Nanbeige4.2-3B는 강력한 추론 및 정렬 기능을 위해 설계된 컴팩트한 에이전트 모델입니다. 일반 에이전트 및 코드 에이전트 작업에서 뛰어난 성능을 발휘하며, 작은 매개변수 크기를 유지하면서도 더 큰 모델을 초월합니다.

URL 방문
공유
Nanbeige4.2-3B 스크린샷
Nanbeige4.2-3B 스크린샷

설명

Nanbeige4.2-3B는 강력한 에이전트 행동과 폭넓은 추론 능력을 제공하기 위해 개발된 컴팩트한 모델입니다. Nanbeige4.2-3B-Base를 기반으로 하여, 매개변수를 증가시키지 않고 모델 용량을 향상시키기 위해 변환기 레이어를 재사용하는 루프 변환기 아키텍처를 활용합니다. 30억 개의 비임베딩 매개변수만으로 일반 에이전트 및 코드 에이전트 작업에서 인상적인 성능을 달성합니다.

더 읽기

모델은 감독된 미세 조정(SFT)을 통해 훈련 환경과 작업 유형을 다양화하여, 엄격한 필터링 및 검증 과정을 통해 고품질 훈련 데이터를 보장합니다. 강화 학습(RL) 동안 결과 및 과정 보상을 결합하여 훈련 안정성을 향상시킵니다.

Nanbeige4.2-3B는 복잡한 도구 사용, 사무실 에이전트 및 코드 에이전트 벤치마크에서 견고한 에이전트 행동을 보여주며, Qwen3.5-9B 및 Gemma4-12B와 같은 더 큰 모델을 초월합니다. 또한 수학적, 코딩 및 과학적 추론 작업에서도 뛰어난 성능을 발휘하며, 이전 모델인 Nanbeige4.1-3B의 강력한 추론 성능을 이어갑니다.

이 모델은 로컬 개인 비서 애플리케이션에 적합하며, OpenClaw와 같은 에이전트 구조와 통합할 경우 일상 지원, 사무 작업 및 심층 연구에서 확장된 작업을 지원합니다. 다단계 워크플로우에 필요한 기능을 유지하면서 로컬 배포에 적합할 만큼 컴팩트합니다.

Nanbeige4.2-3B는 최대 262,144 토큰의 컨텍스트 길이를 지원하며, 추론 및 도구 사용 시나리오를 위한 구성 가능한 채팅 템플릿을 제공합니다. 사용자는 에이전트 작업 또는 추론 및 채팅 작업과 같은 목표 시나리오에 따라 추론 설정을 조정할 수 있습니다.

강점에도 불구하고, 모델은 확률적 특성으로 인해 예상치 못한 또는 부적절한 출력을 생성할 수 있습니다. 개발자는 부적절한 콘텐츠로 인해 발생하는 결과에 대한 책임을 지지 않으므로 사용자는 이러한 출력을 책임감 있게 처리해야 합니다.

  • 카테고리AI 모델 및 LLM
  • 요금제오픈 소스
  • 배포로컬 실행
  • 플랫폼웹

Nanbeige4.2-3B 하이라이트

  • 루프 변환기 아키텍처

  • 30억 개의 비임베딩 매개변수

  • 강력한 에이전트 행동

  • 폭넓은 추론 능력

  • 감독된 미세 조정

  • 강화 학습 안정성

  • 로컬 개인 비서 적합성

  • 구성 가능한 채팅 템플릿

Nanbeige4.2-3B 시작하기

  1. 모델 페이지에 접근: Hugging Face 방문

  2. 인증: 계정에 로그인

  3. 구성: 채팅 템플릿 설정

  4. 프롬프트 전송: 모델과 상호작용

  5. 미세 조정: 작업에 대한 설정 조정

Nanbeige4.2-3B의 사용 사례

  • 일반 에이전트 작업
  • 코드 에이전트 작업
  • 수학적 추론
  • 과학 연구
  • 개인 지원

Nanbeige4.2-3B의 FAQ

Hugging Face의 제품

Nanbeige4.2-3B 리뷰

Nanbeige4.2-3B 리뷰

로딩 중...

Nanbeige4.2-3B와(과) 비슷한 인기 AI 도구

Qwen3-Coder-Next

LLM

Qwen3-Coder-Next는 코딩 에이전트 및 로컬 개발을 위해 맞춤 설계된 오픈 웨이트 언어 모델입니다. 에이전틱 훈련에서 뛰어난 성능을 발휘하며, 낮은 추론 비용으로 강력한 코딩 기능을 제공합니다.

AI 모델 및 LLM

LLM 9위

도구 보기

Qwen3-Coder-Next

LLM

코딩 에이전트 및 로컬 개발을 위해 맞춤 설계된 오픈 웨이트 언어 모델입니다. 에이전틱 훈련에서 뛰어난 성능을 발휘하며, 낮은 추론 비용으로 강력한 코딩 기능을 제공합니다.Qwen3-Coder-Next는 코딩 에이전트 및 로컬 개발을 위해 맞춤 설계된 오픈 웨이트 언어 모델입니다. 에이전틱 훈련에서 뛰어난 성능을 발휘하며, 낮은 추론 비용으로 강력한 코딩 기능을 제공합니다.

AI 모델 및 LLM
LLM 9위

KAT-Coder-V2.5-Dev

LLM

KAT-Coder-V2.5-Dev는 고급 코딩 작업을 위해 설계된 대형 언어 모델입니다. 비정상적인 행동을 최적화하는 데 중점을 두고 강화 학습을 통해 에이전틱 코딩에서 최첨단 성능을 제공합니다.

AI 모델 및 LLM
도구 보기

KAT-Coder-V2.5-Dev

LLM

고급 코딩 작업을 위해 설계된 대형 언어 모델입니다. 비정상적인 행동을 최적화하는 데 중점을 두고 강화 학습을 통해 에이전틱 코딩에서 최첨단 성능을 제공합니다.KAT-Coder-V2.5-Dev는 고급 코딩 작업을 위해 설계된 대형 언어 모델입니다. 비정상적인 행동을 최적화하는 데 중점을 두고 강화 학습을 통해 에이전틱 코딩에서 최첨단 성능을 제공합니다.

AI 모델 및 LLM
LLM TOP 50 보기

Qwen-AgentWorld-35B-A3B

LLM

Qwen-AgentWorld-35B-A3B는 에이전트 환경을 시뮬레이션하기 위해 설계된 언어 세계 모델입니다. 이 모델은 일곱 개의 상호작용 도메인을 포함하며, 확장 가능하고 제어 가능한 시뮬레이션을 제공하며, 긴 사고의 연쇄를 통한 추론을 지원합니다.

AI 모델 및 LLM
도구 보기

Qwen-AgentWorld-35B-A3B

LLM

에이전트 환경을 시뮬레이션하기 위해 설계된 언어 세계 모델입니다. 이 모델은 일곱 개의 상호작용 도메인을 포함하며, 확장 가능하고 제어 가능한 시뮬레이션을 제공하며, 긴 사고의 연쇄를 통한 추론을 지원합니다.Qwen-AgentWorld-35B-A3B는 에이전트 환경을 시뮬레이션하기 위해 설계된 언어 세계 모델입니다. 이 모델은 일곱 개의 상호작용 도메인을 포함하며, 확장 가능하고 제어 가능한 시뮬레이션을 제공하며, 긴 사고의 연쇄를 통한 추론을 지원합니다.

AI 모델 및 LLM
LLM TOP 50 보기

Mellum2.1 Thinking

LLM

Mellum2.1 Thinking은 코딩, 수학 및 추론에서 복잡한 작업을 위해 설계된 대형 언어 모델입니다. 광범위한 강화 학습 덕분에 저장소 작업 및 도구 사용과 같은 에이전트 작업에서 뛰어난 성능을 발휘합니다.

AI 모델 및 LLM

LLM 19위

도구 보기

Mellum2.1 Thinking

LLM

코딩, 수학 및 추론에서 복잡한 작업을 위해 설계된 대형 언어 모델입니다. 광범위한 강화 학습 덕분에 저장소 작업 및 도구 사용과 같은 에이전트 작업에서 뛰어난 성능을 발휘합니다.Mellum2.1 Thinking은 코딩, 수학 및 추론에서 복잡한 작업을 위해 설계된 대형 언어 모델입니다. 광범위한 강화 학습 덕분에 저장소 작업 및 도구 사용과 같은 에이전트 작업에서 뛰어난 성능을 발휘합니다.

AI 모델 및 LLM
LLM 19위

Agents-A1

LLM

Agents-A1은 여러 도메인에서 에이전트 능력을 확장하도록 설계된 35B 혼합 전문가 모델입니다. 이 모델은 장기 탐색, 공학, 과학 연구 및 지침 준수에서 뛰어난 성능을 발휘하며, 최첨단 시스템에 대해 강력한 성능을 제공합니다.

AI 모델 및 LLM

LLM 34위

도구 보기

Agents-A1

LLM

여러 도메인에서 에이전트 능력을 확장하도록 설계된 35B 혼합 전문가 모델입니다. 이 모델은 장기 탐색, 공학, 과학 연구 및 지침 준수에서 뛰어난 성능을 발휘하며, 최첨단 시스템에 대해 강력한 성능을 제공합니다.Agents-A1은 여러 도메인에서 에이전트 능력을 확장하도록 설계된 35B 혼합 전문가 모델입니다. 이 모델은 장기 탐색, 공학, 과학 연구 및 지침 준수에서 뛰어난 성능을 발휘하며, 최첨단 시스템에 대해 강력한 성능을 제공합니다.

AI 모델 및 LLM
LLM 34위

LiquidAI LFM2.5-2.6B

LLM

LiquidAI LFM2.5-2.6B는 효율적인 추론과 에이전트 기능을 제공하는 온디바이스 배포를 위해 설계된 하이브리드 모델입니다. 여러 언어를 지원하며 다양한 플랫폼에 최적화되어 있어 다양한 애플리케이션에 적합합니다.

AI 모델 및 LLM

LLM 26위

도구 보기

LiquidAI LFM2.5-2.6B

LLM

효율적인 추론과 에이전트 기능을 제공하는 온디바이스 배포를 위해 설계된 하이브리드 모델입니다. 여러 언어를 지원하며 다양한 플랫폼에 최적화되어 있어 다양한 애플리케이션에 적합합니다.LiquidAI LFM2.5-2.6B는 효율적인 추론과 에이전트 기능을 제공하는 온디바이스 배포를 위해 설계된 하이브리드 모델입니다. 여러 언어를 지원하며 다양한 플랫폼에 최적화되어 있어 다양한 애플리케이션에 적합합니다.

AI 모델 및 LLM
LLM 26위

LiquidAI LFM2.5-24B-A2B

LLM

LiquidAI LFM2.5-24B-A2B는 빠르고 개인적인 온디바이스 에이전트를 위해 최적화된 24B 매개변수 추론 모델입니다. 효율적인 추론 기능을 갖추고 있으며 여러 언어를 지원하여 에이전틱 워크플로우와 도구 사용에 적합합니다.

AI 모델 및 LLM

LLM 40위

도구 보기

LiquidAI LFM2.5-24B-A2B

LLM

빠르고 개인적인 온디바이스 에이전트를 위해 최적화된 24B 매개변수 추론 모델입니다. 효율적인 추론 기능을 갖추고 있으며 여러 언어를 지원하여 에이전틱 워크플로우와 도구 사용에 적합합니다.LiquidAI LFM2.5-24B-A2B는 빠르고 개인적인 온디바이스 에이전트를 위해 최적화된 24B 매개변수 추론 모델입니다. 효율적인 추론 기능을 갖추고 있으며 여러 언어를 지원하여 에이전틱 워크플로우와 도구 사용에 적합합니다.

AI 모델 및 LLM
LLM 40위

SmolLM3 언어 모델

LLM

SmolLM3는 소형 모델의 한계를 확장하기 위해 설계된 30억 매개변수 언어 모델입니다. 이 모델은 이중 모드 추론, 6개 언어 지원 및 긴 컨텍스트 처리를 지원하며, 30억에서 40억 규모에서 강력한 성능을 제공합니다.

AI 모델 및 LLM

LLM 45위

도구 보기

SmolLM3 언어 모델

LLM

소형 모델의 한계를 확장하기 위해 설계된 30억 매개변수 언어 모델입니다. 이 모델은 이중 모드 추론, 6개 언어 지원 및 긴 컨텍스트 처리를 지원하며, 30억에서 40억 규모에서 강력한 성능을 제공합니다.SmolLM3는 소형 모델의 한계를 확장하기 위해 설계된 30억 매개변수 언어 모델입니다. 이 모델은 이중 모드 추론, 6개 언어 지원 및 긴 컨텍스트 처리를 지원하며, 30억에서 40억 규모에서 강력한 성능을 제공합니다.

AI 모델 및 LLM
LLM 45위
1/8