North Mini Code calcolatore TPS

Apri i pesi Cohere 30B parametri June 2026

Ogni scheda sottostante è valutata rispetto a questo modello alla lunghezza di contesto e alla qualità minima che scegli. La velocità è una stima per una singola richiesta, calcolata dalla larghezza di banda della memoria della scheda e dalla dimensione del modello una volta compresso..

Calcolato per questo modello

241 schede che possono eseguirlo

818 schede per cui abbiamo specifiche

Scheda più piccola che si adatta

Xeon Phi 7120P

16 GB · Q3_K_M · 48.4 tok/s

Scheda più veloce

B200

627 tok/s · 180 GB

Quali GPU possono eseguire North Mini Code?

Imposta gli input, leggi la risposta

Lunghezza del contesto token

Una conversazione più lunga richiede più MEMORY, il che può spingere questo modello fuori da schede più piccole..

Qualità minima

Nasconde le schede che si adatterebbero solo al modello comprimendolo al di sotto di questo punto..

Cerca schede

Memoria della scheda

Mostra anche le schede che non possono eseguirlo.

241 schede corrispondono

Calcolo

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

Le velocità sono stime per una singola richiesta — una conversazione alla volta — calcolate dalla larghezza di banda della memoria, dalla dimensione del modello e dalla quantizzazione. Il throughput reale varia con il runtime di inferenza e la sua versione. I valori pubblicati dai fornitori di hardware misurano molte richieste simultanee e sono molto più elevati..

In registrazione

specifiche complete

Tutto in archivio per questo modello. La maggior parte descrive come è stato addestrato piuttosto che come gira — contesto utile per giudicare quanto lavoro c'è stato dietro, e come si confronta con i modelli costruiti su una scala diversa..

Origine

Chi ha costruito questo modello, dove e quando è stato pubblicato.

Organizzazione: Cohere
Tipo di organizzazione: Industry
Paese: Canada
Pubblicato: 9 June 2026
Autori: 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…

Cosa fa

Le aree problematiche per cui è stato progettato il modello. Un modello può contenere diversi di ciascuno.

Dominio: Language
Compito: Coding, Language modeling/generation, Question answering

Dimensione

Quanto è grande il modello e su quanti dati è stato addestrato. I parametri sono la cifra che decide se si adatta a una determinata scheda grafica.

parametri: 30B
Dati di addestramento: tokens

Disponibilità

Se puoi ottenere il modello e farlo funzionare sul tuo hardware, il che decide se alcune delle cifre della scheda grafica su questa pagina sono applicabili.

Pesi: Open — downloadable
Accesso al modello: Open weights (unrestricted)
Codice di addestramento: Unreleased
Hugging Face: CohereLabs

Come è classificato

Etichette del dataset sorgente si applicano quando si tracciano modelli notevoli, e quanto è sicuro nell'entry.

Record fiducia: Confident

Fonti

Da dove proviene questo record e quando è stato controllato l'ultima volta.

Riferimento: Introducing North Mini Code: Cohere’s first model for developers
Ultimo aggiornamento: 10 June 2026

Gli estremi

Le dieci GPU più veloci che eseguono North Mini Code

Classificato per token stimati al secondo, scheda più recente per prima dove le velocità coincidono. Poiché la generazione è vincolata dalla larghezza di banda della memoria, quest'ordinamento segue la larghezza di banda piuttosto che qualsiasi benchmark di gioco..

Le GPU più piccole che ancora funzionano North Mini Code

Il percorso più economico, in base alla capacità di memoria. Un adattamento stretto esegue il modello ma non lascia nulla di riserva per una conversazione più lunga..

Cosa significano i numeri

Requisiti hardware in pratica

Scheda minima

Xeon Phi 7120P

Memoria necessaria

13.7 GB

Più veloce

627 tok/s

North Mini Code raggiunge un conteggio di parametri di 30B. Questo rientra nell'intervallo che una seria GPU DESKTOP può gestire una volta compressi i pesi. Il numero di GPU che monitoriamo che possono eseguirlo: 241.

Il punto di ingresso è Xeon Phi 7120P, con una capacità di memoria di 16 GB, eseguendolo a una compressione di Q3_K_M e producendo circa 48.4 token al secondo

All'altra estremità si trova B200, generando approssimativamente 627 token al secondo sulla base di una larghezza di banda di VRAM 8,000 GB/s.

Da dove è venuto

North Mini Code è stato pubblicato da Cohere, nel paese registrato come Canada, durante June 2026. L'organizzazione di pubblicazione è classificata come industry.

Funziona nel dominio di Language, ed è registrato come eseguire il compito di coding, Language modeling/generation, Question answering.

Poiché i suoi pesi sono stati rilasciati, nulla sull'esecuzione dipende da un fornitore che rimane disponibile — è tuo una volta scaricato. Su Hugging Face è pubblicato sotto l'organizzazione CohereLabs.

Comprendere le velocità

Meta delle schede che lo supportano gestiscono più di 95.1 token al secondo 239 di loro

Poiché instrada ogni token attraverso un sottoinsieme dei suoi pesi, produce testo al ritmo di un modello molto più piccolo. La questione è la memoria: tutto deve ancora adattarsi, quindi la velocità è un bonus piuttosto che uno sconto sull'hardware.

La sua architettura interna non è in archivio, quindi la memoria è approssimata dal conteggio dei parametri e contrassegnata di conseguenza. Aspettatevi che la cifra reale differisca, soprattutto con contesti lunghi.

Passo dopo passo

Come scegliere una GPU per North Mini Code

La tabella sopra ha già valutato ogni card di cui possediamo le specifiche rispetto a questo modello. Arrivare alla tua risposta richiede sei passaggi..

01

Leggi prima il numero di VRAM

Ogni card qui è stata controllata contro North Mini Code, avere bisogno di circa 13.7 GB a una compressione di Q3_K_M. La Capacità è il cancello — una card o la tiene o non la tiene.
02

Decidi quanto a lungo durano le tue conversazioni

Imposta il contesto su ciò che utilizzerai effettivamente. La cache cresce con la conversazione, ed è il motivo consueto per cui una card che sembrava a posto smette di adattarsi. North Mini Code.
03

Decidi quanto spazio di compressione accetterai

Ogni card esegue la copia meno compressa che può contenere., raggiungendo una compressione di Q3_K_M sulla scheda più piccola che si adatta. Impostare una qualità minima elimina le schede che riescono a gestirla solo spremendo oltre quanto desiderato e mantiene il confronto a un livello.
04

Ordina per throughput piuttosto che per specifiche.

La velocità dell'ordinamento è effettivamente un ordinamento per larghezza di banda di memoria, per North Mini Code. Non si adatterà a un'ordinazione da gaming, perché la generazione è vincolata dalla larghezza di banda della memoria. La scheda in cima alla lista è B200, nella 627 tok/s
05

Guarda il margine, non solo l'adattamento

La colonna della compatibilità separa le schede che riescono appena a farlo da quelle con spazio in più, nel caso di North Mini Code. Comfortable significa che puoi espandere il contesto in seguito. Quella differenza conta più di pochi token al secondo, quindi acquista per comfortable se ti aspetti di farlo.
06

Controlla la GPU dall'altro lato

Ogni nome di scheda è collegato alla propria pagina, che esegue lo stesso calcolo su tutto il catalogo dei modelli. Una scheda è solitamente acquistata per più di un modello, quindi vale la pena dare un'occhiata prima di acquistare. North Mini Code.

Risposte

North Mini Code — domande comuni

North Mini Code— chi l'ha creato?

È stato pubblicato da Cohere, basato su Canada, un'organizzazione categorizzata come industry.

North Mini Code— quando è stato rilasciato?

È stato pubblicato in June 2026.

North Mini Code— A cosa serve?

Funziona nel dominio di Language, e viene registrato come gestire il compito di coding, Language modeling/generation, Question answering. Un modello può gestire diversi di ciascuno, quindi queste sono le aree per cui è stato costruito piuttosto che un limite su ciò che tenterà.

North Mini Code— Dove posso scaricarlo?

I suoi pesi sono pubblicati su Hugging Face, sotto l'organizzazione CohereLabs. Non ospitiamo file di modelli — questo sito calcola quale hardware è necessario per eseguirli.

North Mini Code— posso eseguirlo se non si adatta nella mia GPU?

Parzialmente. I layer che non si adattano si trovano nella memoria di sistema e funzionano a una frazione della velocità, quindi un modello in gran parte scaricato è raramente conveniente da usare. La più vicina mancata che calcoliamo risulta insufficiente di 6.4 GB Ogni figura qui presume che l'intero modello sia residente sulla scheda.

North Mini Code— due GPU lo farebbero andare più veloce?

Una seconda CARD raddoppia grossolanamente la VRAM disponibile ma non il tasso di generazione. Il numero già in grado di eseguirlo da solo: 241. Quindi una seconda CARD è raramente la risposta qui.

North Mini Code— perché la quantizzazione differisce tra le schede?

Ogni card è mostrata mentre esegue la copia meno compressa che può contenere. Il numero di livelli di compressione distinti tra le card che si adattano: 5. Schede più grandi ottengono la versione più accurata e il livello di qualità sopra fissa il confronto a un livello.

North Mini Code— quanto sono accurate queste stime di velocità?

Ogni cifra è derivata dalla larghezza di banda della memoria e dalle dimensioni del modello, non calibrata, motivo per cui ognuna è pubblicata come un intervallo anziché come un singolo numero. Un esempio: 376–1,004 tok/s su B200. Lo stesso modello e scheda variano tra il trenta e il cinquanta per cento a seconda del software di inferenza e della sua versione.

North Mini Code— che GPU ho bisogno per eseguirlo?

La scheda più piccola nel nostro catalogo che la contiene è Xeon Phi 7120P, con una capacità di memoria di 16 GB. Esegui il modello a una compressione di Q3_K_M utilizzando circa 13.7 GB, e produce approssimativamente 48.4 token al secondo. Il numero di card in grado di eseguirlo in totale: 241.

North Mini Code— quanto è veloce su una GPU?

Dipende dalla scheda. La più rapida che calcoliamo è B200, circa 627 token al secondo; il più lento che riesce a farlo gestisce considerevolmente meno. La velocità di lettura è di circa dieci token al secondo, e il numero di schede che riescono a farlo: 239.

North Mini Code— quanta VRAM serve?

Ha bisogno di 13.7 GB a una compressione di Q3_K_M, quale è la scheda più piccola che lo utilizza. Meno compressione richiede di più: le cifre nella colonna della memoria sopra sono ricalcolate per ogni scheda, perché ognuna contiene la versione meno compressa possibile.

North Mini Code— posso eseguirlo su una GPU holding 16 GB?

Sì. La scheda Tesla V100 SXM2 16 GB, tenere 16 GB, lo esegue a una compressione di Q3_K_M, utilizzando circa 13.7 GB e generando approssimativamente 239 token al secondo. Il fit è stretto.

North Mini Code— posso eseguirlo su una GPU holding 24 GB?

Sì. La scheda GeForce RTX 5090 D V2, tenere 24 GB, lo esegue a una compressione di Q5_K_M, utilizzando circa 20.7 GB e generando approssimativamente 188 token al secondo. Il fit è stretto.

North Mini Code— è open-source?

I suoi pesi sono pubblicati, quindi può essere scaricato e eseguito sul proprio hardware. Si noti che OPEN WEIGHTS non è lo stesso di OPEN SOURCE nel senso completo — non dice nulla sui dati di addestramento, sul codice di addestramento o sui termini commerciali allegati.

North Mini Code— quanti parametri ha?

Ha un numero di parametri di 30B. 30B total, 3B active. Quella cifra è il totale, ed è ciò che decide quanto memoria il modello ha bisogno — circa mezzo gigabyte per miliardo alla compressione che la maggior parte delle persone usa.

Fonte

Pubblicazione originale

Ultimo aggiornamento del record 10 June 2026

L'altra direzione

Guardandolo dall'altro lato?

Questa pagina parte dal modello. Se possiedi già una scheda e vuoi sapere tutto ciò che farà funzionare, inizia dall'hardware invece.

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