最新开源 33B 大模型，能力反超 Qwen3.8-27B ？实测，有点东西，但不多

必一体育全球官方网站 - BIYISPORTS SPORTS编辑部 2026-10-28 139 阅读约 5.5 分钟

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大家好，我是 Ai Qwen 的老章众所周知，大模型本地部署我的最爱是 Qwen 27B 系列刚发现有一个新模型 Nanbeige4.

3-33B 发布了，声称：30B 级别的开源 Agent 天花板，多项核心基准直接反超 Qwen3.

8-27B 提到 Qwen3.

8-27B ，成功引起了我的注意，我测试过 N 多 27B 魔改版本，它们有舍有得，都没有撼动我内网机 Qwen3.

8-27B 原版的地位看了下 Nanbeige4.

3-33B Benchmark： Terminal-Bench 4.

0 拿下 23.

8 分，对比 Qwen-27B 只有 6.

3 分 DeepSWE 冲到 65.

5 分，也把 Qwen 42.

5 甩在身后支持 512K 超长上下文，主打成本高效推理，覆盖多行业真实协作任务大家都懂，每家大模型厂商公开出来的 Benchmark 跑分都是精心挑选过的，真有宣发吹的这么神吗？

我正好手里有 Google Colab 的算力额度，通过 Colab CLI 拉起了一台顶配英伟达 A100-80GB 实例，把 Nanbeige4.

3-33B 和 Qwen3.

8-27B 放进同一个硬件容器，从底层显存开销到 5 个真实业务场景全部拉满跑了一遍实测跑完，一句话总结：有点东西，但真不多先看测试环境：A100-80GB 真实硬件容器关于在云端 GPU 上部署和评测大模型，我之前写过：我在 Google Colab 上拉起了 A100 GPU 容器： # 安装并直连 Colab A100 高配实例（High-RAM 确保分配完整 80GB SXM4） pip install google-colab-cli colab new -s a100-qwen --gpu A100 --high-mem 这台机器的配置如下： GPU 算力：单张顶配 NVIDIA A100-SXM4-80GB （物理显存 81,920 MiB）主机配置：167 GiB 运行内存，194 GB 临时固态磁盘核心依赖： PyTorch 2.

13.

0+cu130 、最新推理引擎 vLLM 0.

32.

0 为了保证测试环境的绝对公平：针对 Qwen3.

8-27B，专门安装了 flash-linear-attention 算子库，完美驱动其独创的 48 层 Gated DeltaNet 线性注意力核针对 Nanbeige4.

3-33B，配置标准 Llama 注意力核两个模型全部拉取官方开源的原生 bfloat16 权重装载，不搞任何 4-bit 或 8-bit 量化妥协，推理参数统一设为官方推荐的 temperature=1.

0, top_p=0.

95 ，全程开启 Thinking 模式显存算账：512K 超长上下文的单卡幻觉 # 实例环境依赖拉满 uv pip install --system vllm flash-linear-attention hf_transfer # 启动 vLLM 独立推理服务 vllm serve Nanbeige/Nanbeige4.

3-33B \ --host 0.

0.

0 \ --port 8000 \ --dtype bfloat16 \ --max-model-len 16384 \ --gpu-memory-utilization 0.

92 \ --reasoning-parser qwen3 \ --tool-call-parser qwen3_coder 很多朋友看到“30B 参数”与“支持 512K 上下文”，第一反应肯定是：太香了，手里单张显卡又能低成本干大活了事实上BF16 在 A100 也就能撑起 16K 上下文，再大就 OOM 了： Nanbeige4.

3-33B ：权重净重 **61.

69 GiB (66.

24 GB)**，在 A100-80GB 上载入权重后，显存瞬间吃掉 74,265 MiB，留给 KV Cache 的空间只剩 9.

41 GiB Qwen3.