North Mini Code calculateur TPS

Ouvrir les poids Cohere 30B paramètres June 2026

Chaque carte ci-dessous est évaluée par rapport à ce modèle à la longueur de contexte et à la qualité minimale que vous choisissez. La vitesse est une estimation pour une demande unique, calculée à partir de la bande passante mémoire de la carte et de la taille du modèle une fois compressé..

Calculé pour ce modèle

241 cartes qui peuvent le faire

818 cartes dont nous détenons les spécifications pour

Carte la plus petite qui convient

Xeon Phi 7120P

16 GB · Q3_K_M · 48.4 tok/s

Carte la plus rapide

B200

627 tok/s · 180 GB

Quelles GPU peuvent exécuter North Mini Code?

Définir les entrées, lire la réponse

Longueur de contexte jetons

Une conversation plus longue nécessite plus de mémoire, ce qui peut pousser ce modèle hors des cartes plus petites..

Qualité minimale

Cache des cartes qui ne conviendraient qu'au modèle en le compressant en dessous de ce point..

Recherche de cartes

Mémoire de carte

Montrez aussi les cartes qui ne peuvent pas le faire.

241 cartes correspondent

Calcul en cours

					Besoin	Quantification	Convient
627 tok/s 376–1,004 · faible confiance	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	31.2 GB	Q8_0	Confortable
627 tok/s 376–1,004 · faible confiance	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	31.2 GB	Q8_0	Confortable
501 tok/s 301–802 · faible confiance	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	31.2 GB	Q8_0	Confortable
501 tok/s 301–802 · faible confiance	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	31.2 GB	Q8_0	Confortable
401 tok/s 240–641 · faible confiance	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	31.2 GB	Q8_0	Confortable
384 tok/s 230–614 · faible confiance	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	31.2 GB	Q8_0	Confortable
384 tok/s 230–614 · faible confiance	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	31.2 GB	Q8_0	Confortable
367 tok/s 220–587 · faible confiance	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	31.2 GB	Q8_0	Confortable
326 tok/s 195–521 · faible confiance	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	31.2 GB	Q8_0	Confortable
326 tok/s 195–521 · faible confiance	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	31.2 GB	Q8_0	Confortable
326 tok/s 195–521 · faible confiance	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	31.2 GB	Q8_0	Confortable
309 tok/s 185–494 · faible confiance	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	31.2 GB	Q8_0	Confortable
264 tok/s 158–422 · faible confiance	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	31.2 GB	Q8_0	Confortable
264 tok/s 158–422 · faible confiance	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	31.2 GB	Q8_0	Confortable
264 tok/s 158–422 · faible confiance	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	31.2 GB	Q8_0	Confortable
264 tok/s 158–422 · faible confiance	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	31.2 GB	Q8_0	Confortable
264 tok/s 158–422 · faible confiance	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	31.2 GB	Q8_0	Confortable
239 tok/s 143–383 · faible confiance	Tesla V100 SXM2 16 GB NVIDIA	16 GB	1,130 GB/s	Nov 2019	13.7 GB	Q3_K_M	À l'étroit
213 tok/s 128–341 · faible confiance	DRIVE A100 PROD NVIDIA	32 GB	1,870 GB/s	May 2020	24.2 GB	Q6_K	À l'étroit
213 tok/s 128–341 · faible confiance	GRID A100A NVIDIA	32 GB	1,870 GB/s	May 2020	24.2 GB	Q6_K	À l'étroit
204 tok/s 122–326 · faible confiance	GeForce RTX 5090 NVIDIA	32 GB	1,790 GB/s	Jan 2025	24.2 GB	Q6_K	À l'étroit
204 tok/s 122–326 · faible confiance	GeForce RTX 5090 D NVIDIA	32 GB	1,790 GB/s	Jan 2025	24.2 GB	Q6_K	À l'étroit
203 tok/s 122–325 · faible confiance	GeForce RTX 5080 NVIDIA	16 GB	960 GB/s	Jan 2025	13.7 GB	Q3_K_M	À l'étroit
201 tok/s 120–321 · faible confiance	Radeon Instinct MI250 AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	31.2 GB	Q8_0	Confortable
201 tok/s 120–321 · faible confiance	Radeon Instinct MI250X AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	31.2 GB	Q8_0	Confortable

Les vitesses sont des estimations pour une seule demande — une conversation à la fois — calculées à partir de la bande passante de la mémoire, de la taille du modèle et de la quantification. Le débit réel varie avec le temps d'exécution d'inférence et sa version. Les chiffres publiés par les fournisseurs de matériel mesurent de nombreuses demandes simultanées et sont beaucoup plus élevés..

Enregistrement

Spécifications complètes

Tout est enregistré pour ce modèle. La plupart décrit comment il a été entraîné plutôt que comment il fonctionne — un contexte utile pour juger combien de travail a été investi, et comment il se compare avec des modèles construits à une échelle différente..

Origine

Qui a construit ce modèle, où, et quand il a été publié.

Organisation: Cohere
Type d'organisation: Industry
Pays: Canada
Publié: 9 June 2026
Auteurs: Jay Alammar, Sophia Althammer, Dennis Aumiller, Leon Engländer, Yannis Flet-Berliac, Eden Gilbert, Sarra Habchi, Kylie He, Dhruti Joshi, Jozef Mokrý, David Mora, Josh Netto-Rosen, Deniz Qian, Lawrence Rodgers, Willem Röpke, Tom Sherborne, Ahmet Üstün, Minjie Xu, Diana Abagyan, Sammie Bae, Björn Bebensee, Walter Beller-Morales, Sepideh Shaterian Bidgoli, Bas Büller, David Cairuz, Kris Cao, Roman Ca…

Ce qu'il fait

Les domaines problématiques pour lesquels le modèle a été conçu. Un modèle peut contenir plusieurs de chacun.

Domaine: Language
Tâche: Coding, Language modeling/generation, Question answering

Taille

Quelle est la taille du modèle et combien de données il a été formé. Les paramètres sont le chiffre qui décide s'il convient à une carte graphique donnée.

paramètres: 30B
Données d'entraînement: tokens

Disponibilité

Que vous puissiez obtenir le modèle et l'exécuter sur votre propre matériel, ce qui détermine si l'un des chiffres de la carte graphique sur cette page s'applique.

Poids: Open — downloadable
Accès au modèle: Open weights (unrestricted)
Code d'entraînement: Unreleased
Hugging Face: CohereLabs

Comment il est classé

Étiquettes que le ensemble de données source applique lors du suivi de modèles notables, et à quel point il est confiant dans l'entrée.

Confiance d'enregistrement: Confident

Sources

D'où vient cet enregistrement et quand a-t-il été vérifié pour la dernière fois.

Référence: Introducing North Mini Code: Cohere’s first model for developers
Dernière mise à jour: 10 June 2026

Les extrêmes

Les dix GPU les plus rapides qui exécutent North Mini Code

Classé par tokens par seconde estimés, la carte la plus récente en premier lorsque les vitesses se rejoignent. Étant donné que la génération est limitée par la bande passante de la mémoire, cet ordre suit la bande passante plutôt que tout indice de jeu..

Les plus petits GPU qui fonctionnent encore North Mini Code

Le chemin le moins cher, par capacité de mémoire. Un ajustement serré exécute le modèle mais ne laisse rien de libre pour une conversation plus longue..

Ce que les chiffres signifient

Exigences matérielles en pratique

Carte minimale

Xeon Phi 7120P

Mémoire requise

13.7 GB

Le plus rapide

627 tok/s

North Mini Code atteint un nombre de paramètres de 30B. Cela se situe dans la gamme qu'une carte de bureau sérieuse peut gérer une fois les poids compressés. Le nombre de cartes que nous suivons qui peuvent l'exécuter : 241.

Le point d'entrée est Xeon Phi 7120P, avec une capacité de mémoire de 16 GB, le faisant fonctionner à une compression de Q3_K_M et produisant environ 48.4 tokens par seconde

À l'autre extrémité se trouve B200, générant à peu près 627 tokens par seconde sur la base d'une bande passante de mémoire de 8,000 GB/s.

D'où cela vient-il

North Mini Code a été publié par Cohere, dans le pays enregistré comme Canada, durant June 2026. L'organisation de publication est catégorisée comme industry.

Il fonctionne dans le domaine de Language, et est enregistré comme exécutant la tâche de coding, Language modeling/generation, Question answering.

Parce que ses poids ont été publiés, rien sur son exécution ne dépend d'un fournisseur restant disponible — il est à vous une fois téléchargé. Sur Hugging Face, il est publié sous l'organisation CohereLabs.

Comprendre les vitesses

La moitié des cartes qui le détiennent gèrent plus de 95.1 tokens par seconde 239 d'eux

Parce qu'il fait passer chaque token par un sous-ensemble de ses poids, il produit du texte au rythme d'un modèle beaucoup plus petit. Le piège est la mémoire : tout cela doit encore tenir, donc la vitesse est un bonus plutôt qu'une réduction sur le matériel.

Son architecture interne n'est pas dans notre base de données, donc la mémoire est approximée à partir du nombre de paramètres et marquée en conséquence. Attendez-vous à ce que la véritable valeur diffère, surtout pour un long CONTEXT LENGTH.

Étape par étape

Comment choisir un GPU pour North Mini Code

Le tableau ci-dessus a déjà évalué chaque carte pour laquelle nous avons des spécifications par rapport à ce modèle. Obtenir votre réponse prend six étapes..

01

Lisez d'abord le chiffre de mémoire

Chaque carte ici a été vérifiée contre North Mini Code, ayant besoin d'environ 13.7 GB à une compression de Q3_K_M. La capacité est la porte — une carte soit la détient soit ne la détient pas.
02

Décidez combien de temps vos conversations tournent

Définissez le contexte de ce que vous allez réellement utiliser. Le cache augmente avec la conversation, et c'est la raison habituelle pour laquelle une carte qui semblait convenir cesse de s'adapter. North Mini Code.
03

Décidez combien de compression vous allez accepter

Chaque carte exécute la copie la moins compressée qu'elle peut contenir., atteignant une compression de Q3_K_M sur la plus petite carte qui convient. Fixer une qualité minimale élimine les cartes qui ne parviennent à l'atteindre qu'en exerçant une pression plus forte que vous ne le souhaiteriez, et maintient la comparaison à un niveau.
04

Classer par débit plutôt que par fiche technique

La commande de vitesse est effectivement un classement par bande passante mémoire, pour North Mini Code. Il ne s'alignera pas sur une commande de jeu, car la génération est limitée par la bande passante de la mémoire. La carte en tête de liste est B200, à 627 tok/s
05

Regardez la marge de manœuvre, pas seulement le fit.

La colonne d'adéquation sépare les cartes qui y parviennent juste de celles qui ont de la marge, dans le cas de North Mini Code. Confortable signifie que vous pouvez augmenter le contexte plus tard. Cette différence compte plus que quelques tokens par seconde, donc achetez pour confortable si vous vous attendez à cela.
06

Vérifiez la carte de l'autre côté

Chaque nom de carte renvoie à sa propre page, qui effectue le même calcul dans l'ensemble du catalogue de modèles. Une carte est généralement achetée pour plus d'un modèle, il est donc utile de jeter un œil avant d'acheter pour North Mini Code.

Réponses

North Mini Code — questions courantes

North Mini Code— qui l'a créé ?

Il a été publié par Cohere, basé sur Canada, une organisation catégorisée comme industry.

North Mini Code— quand a-t-il été publié ?

Il a été publié dans June 2026.

North Mini Code— à quoi ça sert ?

Il fonctionne dans le domaine de Language, et est enregistré comme gérant la tâche de coding, Language modeling/generation, Question answering. Un modèle peut porter plusieurs de chacun, donc ce sont les domaines pour lesquels il a été conçu plutôt qu'une limite sur ce qu'il tentera.

North Mini Code— où puis-je le télécharger ?

Ses poids sont publiés sur Hugging Face, sous l'organisation CohereLabs. Nous n'hébergeons pas de fichiers de modèle — ce site calcule le matériel nécessaire pour les faire fonctionner.

North Mini Code— Puis-je l'exécuter s'il ne tient pas dans ma GPU?

Partiellement. Les couches qui ne tiennent pas sont dans la mémoire système et fonctionnent à une fraction de la vitesse, donc un modèle principalement déchargé vaut rarement la peine d'être utilisé. La plus proche approximation que nous calculons est inférieure de 6.4 Go. Chaque chiffre ici suppose que l'ensemble du modèle est résident sur la carte.

North Mini Code— deux GPUs l'exécuteraient-ils plus rapidement ?

Une seconde carte double à peu près la mémoire disponible mais pas le taux de génération. Le nombre déjà capable de le faire seul : 241. Ainsi, une seconde carte est rarement la réponse ici.

North Mini Code— pourquoi la quantification diffère-t-elle entre les cartes ?

Chaque carte est montrée en exécutant la copie la moins compressée qu'elle peut contenir. Le nombre de niveaux de compression distincts parmi les cartes qui la supportent : 5. Les cartes plus grandes obtiennent la version plus précise, et le seuil de qualité au-dessus fixe la comparaison à un niveau.

North Mini Code— quelle est la précision de ces estimations de vitesse ?

Chaque chiffre est dérivé de la bande passante de la mémoire et de la taille du modèle, non vérifié par des tests, c'est pourquoi chacun est publié sous forme d'une plage plutôt que d'un nombre unique. Un exemple : 376–1,004 tok/s sur B200. Le même modèle et carte varient de trente à cinquante pour cent en fonction du logiciel d'inférence et de sa version.

North Mini Code— Quelle GPU ai-je besoin pour l'exécuter ?

La plus petite CARTE de notre catalogue qui le supporte est Xeon Phi 7120P, avec une capacité de mémoire de 16 GB. Il exécute le modèle à une compression de Q3_K_M environ 13.7 GB, et produit environ 48.4 tous les GPU capables de l'exécuter en total 241.

North Mini Code— à quelle vitesse est-il sur un GPU ?

Cela dépend de la carte. Le plus rapide que nous calculons est B200, à propos de 627 tokens par seconde; le plus lent qui fonctionne encore gère considérablement moins. La vitesse de lecture est d'environ dix tokens par seconde, et le nombre de cartes qui réussissent cela : 239.

North Mini Code— combien de VRAM cela nécessite-t-il ?

Cela nécessite environ 13.7 GB à une compression de Q3_K_M, laquelle est la plus petite carte qui l'exécute. Moins de compression nécessite plus : les chiffres dans la colonne mémoire ci-dessus sont recalculés pour chaque carte, car chacune détient la version la moins compressée qu'elle peut.

North Mini Code— Puis-je l'exécuter sur un GPU détenant 16 GB ?

Oui. La carte Tesla V100 SXM2 16 GB, tenue 16 GB, l'exécute à une compression de Q3_K_M, environ 13.7 GO et générant à peu près 239 tokens par seconde. L'ajustement est serré.

North Mini Code— Puis-je l'exécuter sur un GPU détenant 24 GB ?

Oui. La carte GeForce RTX 5090 D V2, tenue 24 GB, l'exécute à une compression de Q5_K_M, environ 20.7 GO et générant à peu près 188 tokens par seconde. L'ajustement est serré.

North Mini Code— est-ce que c'est open source ?

Ses poids sont publiés, donc il peut être téléchargé et exécuté sur votre propre matériel. Notez que les poids ouverts ne sont pas la même chose que l'open source au sens plein — cela ne dit rien sur les données d'entraînement, le code d'entraînement ou les conditions commerciales attachées.

North Mini Code— combien de paramètres cela a-t-il ?

Il a un nombre de paramètres de 30B. 30B total, 3B active. Ce chiffre est le total, et c'est ce qui détermine combien de mémoire le modèle nécessite — environ un demi-gigaoctet par milliard à la compression que la plupart des gens utilisent.

Source

Publication originale

Dernière mise à jour enregistrée 10 June 2026

L'autre direction

Regardez-le de l'autre côté ?

Cette page commence par le modèle. Si vous possédez déjà une carte et souhaitez savoir tout ce qu'elle exécutera., commencez par le matériel à la place.

Tous les modèles AI