North Mini Code 1.0
North Mini Code 1.0 est un LLM de Cohere spécialisé dans la génération de code, l’ingénierie logicielle agentique et les tâches de terminal. Publié le 9 juin 2026 sous licence Apache 2.0, il possède des poids ouverts et autorise les usages commerciaux.
North Mini Code 1.0 est un LLM de Cohere spécialisé dans la génération de code, l’ingénierie logicielle agentique et les tâches de terminal. Publié le 9 juin 2026 sous licence Apache 2.0, il possède des poids ouverts et autorise les usages commerciaux.
Ses 30 milliards de paramètres reposent sur une architecture Transformer decoder-only sparse Mixture-of-Experts, avec 3 milliards de paramètres actifs. Le modèle combine attention locale et globale, et active 8 experts parmi 128 pour chaque token. Il accepte uniquement du texte, avec un contexte de 256K et une sortie maximale de 64K.
Caractéristiques
| Caractéristique | Valeur |
|---|---|
| Type | Grand modèle de langage (LLM) |
| Éditeur | Cohere |
| Poids | 🟢 Poids ouverts · usage commercial autorisé |
| Licence | Apache 2.0 |
| Date de sortie | 9 juin 2026 |
| Multimodal | non |
| Paramètres | 30 milliards |
Performances (benchmarks)
| Benchmark | Score | Rang (LLM) | Source | Fiabilité |
|---|---|---|---|---|
| LiveCodeBench v6 | 70,3 % | 28ᵉ / 53 | llm-stats | Auto-déclaré |
| SWE-Bench Verified | 67,6 % | 67ᵉ / 102 | llm-stats | Auto-déclaré |
| SWE-Bench Pro | 40,2 % | 41ᵉ / 41 | llm-stats | Auto-déclaré |
| SciCode | 38,2 % | 13ᵉ / 18 | llm-stats | Auto-déclaré |
| Terminal-Bench 2.0 | 36,0 % | 48ᵉ / 49 | llm-stats | Auto-déclaré |
« Auto-déclaré » : score communiqué par l'éditeur, non rejoué indépendamment. « Mesuré » : évalué par un tiers (Epoch AI, LiveBench). Le rang est calculé parmi les LLM évalués sur le même benchmark.
Notre analyse
Forces. North Mini Code 1.0 vise précisément le développement logiciel, notamment la production de code, les scénarios agentiques et les interactions avec un terminal. À sa sortie, il se classait dans le top 68% des LLM de sa génération sur SWE-Bench Verified (résolution de problèmes réels issus de dépôts logiciels). Son architecture sparse Mixture-of-Experts limite l’activation à 3 milliards de paramètres sur 30 milliards au total. Le contexte de 256K favorise le traitement de longues entrées textuelles, tandis que la sortie maximale de 64K autorise des générations étendues. La licence Apache 2.0 et les poids ouverts rendent possible l’exploitation commerciale. Le modèle peut être utilisé avec vLLM, MLX-VLM et OpenCode, avec une quantification NVFP4 W4A16.
Limites et points d’attention. Son classement sur SWE-Bench Verified le place dans une portion large du haut du classement, plutôt que parmi les références les plus performantes de son époque. Le modèle traite exclusivement du texte, ce qui circonscrit son usage à des entrées et sorties textuelles. Malgré ses 30 milliards de paramètres totaux, seuls 3 milliards sont activés par token, un choix architectural à prendre en compte selon les contraintes d’exécution. North Mini Code 1.0 cible surtout les projets de code nécessitant des poids ouverts, un usage commercial autorisé et un contexte long.
Sources des données : LLM-Stats (llm-stats.com).