01功能特性
优点
- 超长上下文（488k）
- Apache 2.0（可商用）
- 智能体编程与推理
- ~18 GB VRAM，Q4量化
需了解的局限性
- —面向代码，在通用聊天方面的适用范围较窄
- —推理吞吐量中等
架构
稠密模型 30.5B · 488k 上下文
训练
Cohere 的 North 系列，面向智能体编程和推理。采用 Apache 2.0 许可证。
最适合的场景
智能体编程推理长上下文
04安装
安装 Ollama 适用于您的操作系统。下载前请检查模型及其量化方式。从 4096 tokens 的上下文开始，然后使用 ollama ps 检查模型的加载位置。下方列出的命令并不能证明已在您的机器上执行过测试。
$ollama run north-mini-code-1.0
LM Studio
图形界面，无需命令行操作
→ 查看指南
llama.cpp
原始性能，从源码构建
→ 查看指南
vLLM
兼容 OpenAI 的生产级服务器
→ 查看指南
Jan / GPT4All
一体化桌面应用
→ 查看指南
⚠
首次下载：根据所选量化方式，大小在 2 到 40 GB 之间。请预留磁盘空间，建议使用稳定的网络连接。后续启动将即时完成。
02所需内存
运行此模型所需的大致 GPU 显存容量，已包含 4k tokens 的上下文开销。如需更长的上下文，每增加 8k tokens，请额外预留约 1 GB。
Q4_K_M
最轻量，损失约 5%
18 GB
Q5_K_M
质量/体积的良好平衡
22 GB
Q8_0
几乎无法与 FP16 区分
33 GB
FP16
全精度 — 服务器用途
61 GB
CPU 回退 · 如果您没有 GPU，请预留 40 GB 内存 以较低速度运行此模型的最低要求。
运行North Mini Code 1.0需要什么硬件？
在本地以Q4量化运行North Mini Code 1.0，大约需要18 GB 显存。可供比较的硬件选项：GMKtec EVO-X2 64 GB / 1 TB (Ryzen AI Max+ 395) — 请为系统和上下文保留余量，并确认推理引擎与GPU兼容。
当前在售产品： GMKtec EVO-X2 64 GB / 1 TB (Ryzen AI Max+ 395)
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移动场景： North Mini Code 1.0 也可在以下设备上运行 RTX 笔记本电脑 (24 GB 显存）→
03预期速度
Q4_K_M 量化下每秒生成的 tokens 数，上下文为 4k。超过 20 t/s，阅读体验舒适。低于 10 t/s，仅用于测试。