Famiglia North · 30.5B parametri

North Mini Code 1.0

Modello Cohere da 30,5B orientato alla programmazione agentica e al ragionamento. Contesto 488k, Apache 2.0, ~18 GB di VRAM in Q4.

🇺🇸 Cohere·Licenza Apache 2.0·Contesto 476.5625k tokens·Data di uscita 5 giugno 2026·Sta nei 128 GB di l'AI TOP ATOM di GIGABYTE (link affiliato)← Catalogo

01Cosa sa fare

Punti di forza
  • Contesto molto lungo (488k)
  • Apache 2.0 commerciale
  • Programmazione agentica e ragionamento
  • ~18 GB VRAM in Q4
Limiti da conoscere
  • —Orientato al codice, meno versatile nelle conversazioni generali
  • —Velocità di inferenza moderata
Architettura
Denso 30,5B · contesto 488k
Addestramento
Cohere, linea North orientata alla programmazione agentica e al ragionamento. Licenza Apache 2.0.
Ideale per
Programmazione con agenti IARagionamentoContesto lungo

04Installare

Installa Ollama per il tuo OS. Verifica il modello e la sua quantizzazione prima del download. Inizia con 4096 token di contesto, poi controlla l'allocazione con ollama ps. Un comando qui sotto non dimostra che sia stato eseguito un test sulla tua macchina.

$ollama run north-mini-code-1.0
⚠
Primo download: tra 2 e 40 GB a seconda della quantizzazione scelta. Occorre prevedere spazio su disco; è consigliata una connessione stabile. Gli avvii successivi sono istantanei.

02Memoria richiesta

VRAM GPU approssimativa per far girare questo modello, overhead del contesto di 4k token incluso. Per un contesto più lungo, aggiungi ~1 GB per ogni blocco di 8k token.

Q4_K_M
Il più leggero, ~5% di perdita
18 GB
Q5_K_M
Buon compromesso qualità/dimensione
22 GB
Q8_0
Quasi indistinguibile da FP16
33 GB
FP16
Piena precisione — uso server
61 GB
Fallback CPU · Se non hai una GPU, considera 40 GB di RAM minimo per far girare questo modello a velocità ridotta.

Quale hardware serve per North Mini Code 1.0?

Per eseguire North Mini Code 1.0 in locale con quantizzazione Q4, servono circa 18 GB di VRAM. Un’opzione da confrontare: GMKtec EVO-X2 64 GB / 1 TB (Ryzen AI Max+ 395) — lascia un margine per il sistema e il contesto; verifica la compatibilità del motore con la GPU.

Offerta attuale: GMKtec EVO-X2 64 GB / 1 TB (Ryzen AI Max+ 395)
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In mobilità: North Mini Code 1.0 funziona anche su un Portatile RTX (24 GB di VRAM) →

03Velocità prevista

Token generati al secondo in Q4_K_M, contesto 4k. Oltre 20 t/s, la lettura è confortevole. Al di sotto di 10 t/s, va bene solo per fare delle prove.

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