Familia North · 30.5B de parámetros

North Mini Code 1.0

Modelo de Cohere de 30,5B orientado a la programación agéntica y al razonamiento. Contexto de 488k, Apache 2.0, ~18 GB de VRAM en Q4.

🇺🇸 Cohere·Licencia Apache 2.0·Contexto 476.5625k tokens·Fecha de lanzamiento 5 de junio de 2026·Cabe en los 128 GB de el AI TOP ATOM de GIGABYTE (enlace de afiliado)← Catálogo

01Lo que sabe hacer

Puntos fuertes
  • Contexto muy largo (488k)
  • Apache 2.0 comercial
  • Programación con agentes y razonamiento
  • ~18 GB VRAM en Q4
Limitaciones que debes conocer
  • —Orientado al código, menos polivalente en el chat general
  • —Velocidad de inferencia moderada
Arquitectura
Denso 30,5B · contexto de 488k
Entrenamiento
Cohere, línea North orientada a la programación con agentes y al razonamiento. Licencia Apache 2.0.
Ideal para
Programación con agentes de IARazonamientoContexto largo

04Instalar

Instala Ollama para tu SO. Verifica el modelo y su cuantización antes de la descarga. Comienza con 4096 tokens de contexto y luego controla la asignación con ollama ps. Un comando a continuación no es prueba de que se haya ejecutado una prueba en tu máquina.

$ollama run north-mini-code-1.0
⚠
Primera descarga: entre 2 y 40 GB según la cuantización elegida. Reserva espacio en disco y se recomienda una conexión estable. Las siguientes ejecuciones son instantáneas.

02Memoria requerida

VRAM de GPU aproximada para ejecutar este modelo, incluido el sobrecoste de contexto de 4k tokens. Para un contexto más largo, añade ~1 GB por cada tramo de 8k tokens.

Q4_K_M
El más ligero, ~5% de pérdida
18 GB
Q5_K_M
Buen equilibrio calidad/tamaño
22 GB
Q8_0
Casi indistinguible de FP16
33 GB
FP16
Precisión completa — uso en servidor
61 GB
Alternativa con CPU · Si no tienes GPU, calcula 40 GB de RAM mínimo para ejecutar este modelo a velocidad reducida.

¿Qué hardware necesitas para North Mini Code 1.0?

Para ejecutar North Mini Code 1.0 en local con cuantización Q4, necesitas aproximadamente 18 GB de VRAM. Una opción para comparar: GMKtec EVO-X2 64 GB / 1 TB (Ryzen AI Max+ 395) — deja un margen para el sistema y el contexto; verifica la compatibilidad del motor con la GPU.

Oferta actual: GMKtec EVO-X2 64 GB / 1 TB (Ryzen AI Max+ 395)
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Cuando te desplazas: North Mini Code 1.0 también funciona en un Portátil RTX (24 GB de VRAM) →

03Velocidad estimada

Tokens generados por segundo en Q4_K_M, contexto 4k. Por encima de 20 t/s, la lectura es cómoda. Por debajo de 10 t/s, es solo para probar.

Gama de entrada
~9t/s
GTX 1650, RX 6600, MBA M2 8GB
Gama media
~14t/s
RTX 4060, 4070, MBP M3 Pro
Gama alta
~22t/s
RTX 4090, M4 Max, Radeon 7900