North Mini Code 1.0

North Mini Code 1.0 est le premier modèle de programmation de Cohere et le premier de sa nouvelle famille « North », sorti le 9 juin 2026 sous licence Apache 2.0. C'est un petit Mixture-of-Experts de 30 milliards de paramètres au total dont 3 seulement activés (128 experts, 8 actifs),…

North Mini Code 1.0 est le premier modèle de programmation de Cohere et le premier de sa nouvelle famille « North », sorti le 9 juin 2026 sous licence Apache 2.0. C'est un petit Mixture-of-Experts de 30 milliards de paramètres au total dont 3 seulement activés (128 experts, 8 actifs), texte seul, avec une fenêtre de 256 000 tokens en entrée et jusqu'à 64 000 en sortie, plus du tool-use et un raisonnement entrelacé.

Sa très faible activation lui permet de s'auto-héberger sur un seul GPU H100 en précision FP8.

Caractéristiques

CaractéristiqueValeur
TypeGrand modèle de langage (LLM)
Éditeurcohere
LicenceApache 2.0 (open-weights, usage commercial autorisé)
Date de sortie9 juin 2026
Multimodalnon
Paramètres30 milliards
Paramètres actifs3 milliards
Fenêtre de contexte262 144 tokens

Performances (benchmarks)

BenchmarkScoreRang (LLM)SourceFiabilité
LiveCodeBench v670,3 %28ᵉ / 53llm-statsAuto-déclaré
SWE-Bench Verified67,6 %65ᵉ / 100llm-statsAuto-déclaré
SWE-Bench Pro40,2 %34ᵉ / 34llm-statsAuto-déclaré
SciCode38,2 %13ᵉ / 18llm-statsAuto-déclaré
Terminal-Bench 2.036,0 %47ᵉ / 48llm-statsAuto-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. Le modèle vise un excellent rapport capacité/coût pour le code : avec seulement 3 milliards de paramètres actifs, il est rapide et peu coûteux à servir, tout en gérant de longs contextes (256K) et de longues sorties (64K) utiles au refactoring et à la génération de fichiers entiers. Ses poids sont ouverts (Apache 2.0) et il tient sur une seule carte, atout pour les équipes soucieuses de souveraineté.

Limites et points d'attention. C'est un petit modèle texte seul : il ne rivalise pas avec les gros modèles de code généralistes sur les tâches les plus complexes. Attention aux chiffres de SWE-Bench, donnés selon deux conventions différentes (vérifié autour de 67 %, ou en pass@10 autour de 80 %), à ne pas comparer naïvement. C'est aussi le premier modèle d'une famille naissante, sans recul d'usage. Il vise les développeurs cherchant un assistant code ouvert, léger et auto-hébergeable.


Sources des données : LLM-Stats (llm-stats.com).