CohereSprachmodell

North Mini Code

Für North Mini Code gibt es noch keinen Wert im Gesamtindex, weil zu wenige unabhängige Benchmark-Ergebnisse vorliegen.

Leistungnoch ohne Platz

k. A.Gesamtindexhöher ist besser

TempoPlatz 31 von 101

116Token pro Sekundehöher ist besser

Preiskein API-Preis

k. A.je 1 Mio. Tokenniedriger ist besser

KontextPlatz 76 von 102

256 Tsd.Token auf einmal≈ 380 A4-Seiten

BeliebtheitPlatz 374 von 875

35von 100wie im Vormonat

Zusammenfassung

Mit 116 Token pro Sekunde schreibt es schneller als ein typisches Modell (87).

North Mini Code ist Coheres zweckgebundener Open-Weights-Checkpoint für Codegenerierung, agentische Softwareentwicklung und Terminalaufgaben. Die 30-Milliarden-Parameter-MoE aktiviert 3 Milliarden Parameter und wurde mit Werkzeugnutzung für Coding-Agenten trainiert.

Cohere dokumentiert 256.000 Token Kontext und 64.000 Token Ausgabe. Die Modellkarte verlangt für zuverlässige Tool-Aufrufe ein passendes Chat-Template und empfiehlt, Denk- und Tool-Inhalte im Verlauf weiterzureichen. Apache 2.0 erlaubt die eigene Bereitstellung. Für vLLM nennt Cohere derzeit aktuelle Hauptentwicklungsstände und einen speziellen Parser.

Selbst ansehen: ein Auftrag, ein Versuch

SVG-Kurztest

Ein SVG-Auftrag mit denselben festen Einstellungen für alle Modelle, ohne verdecktes Nachdenken.

North Mini Code

Frühere Tests

Pelikan auf dem Fahrrad

Auftrag (englisches Original)

Generate an SVG of a pelican riding a bicycle

01.10.2026 · 66 s · 0,0000 $

Testdetails

Datum des Testlaufs: 01.10.2026
API-Anbieter: openrouter
Angefragtes API-Modell: cohere/north-mini-code:free
Reasoning-Einstellung: high
Tokenlimit inklusive Reasoning: 8.192 Token
Ausgabe-Token: 4.264 Token
Kosten des Versuchs: 0,0000 $
Antwortzeit: 66,3 s
API-Modell laut Antwort: cohere/north-mini-code:free
Festgelegter Endpunkt: Cohere | cohere/north-mini-code-20260617:free
Temperatur: Anbieterstandard
Testprotokoll: community-visual-tests-v1
Technische Prüfung: Bestanden, keine Qualitätsbewertung

Visuell geprüft. Aus diesem Einzeltest ergibt sich kein Gesamturteil über das Modell.

Ursprung der Aufgabe: Simon Willison

Alle Benchmark-Werte

Jeder veröffentlichte Messwert mit Quelle, Testbedingungen und Vergleichsmodellen.

Alle 51 veröffentlichten Benchmark-Werte anzeigen

Messungen ohne passende Vergleichswerte

Für diese Messungen fehlen passende Vergleichswerte unter gleichen Testbedingungen. Die Originalwerte und Quellen bleiben hier nachlesbar.

AutomationBench-AA: Overall (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)

Originalwert: 1.4912858603711225
Bewertung: 1.4912858603711225
Messgröße: Objectives completed without guardrail violations
Einheit: %
Benchmark-Version: AA private 657-task split of AutomationBench v1.0.6
Kategorie: agentic
Aufgabe: overall
Aufgabenbezeichnung: Overall
Richtung: Mehr ist besser
Quellentyp: independent-evaluator
Auswertung: Artificial Analysis
Status: active
Abrufdatum: 2026-11-06
Methodik: Exakte AA-Konfiguration: North Mini Code (Release north-mini-code, Zeile north-mini-code, UUID 1e9907e0-ffac-4595-b006-962e4f1da7cf, reasoning=true, effort=nicht angegeben, suffix=nicht angegeben). Diese Quellenfassung enthält keine durchschnittliche Reasoning-Tokenzahl.. Kennung des Quellmodells: artificial-analysis/1e9907e0-ffac-4595-b006-962e4f1da7cf/north-mini-code/north-mini-code. Name des Quellmodells: North Mini Code. Anbieter laut Quelle: Cohere. Modellstand: North Mini Code. Evaluator: Artificial Analysis. Datensatztyp: artificial-analysis-evaluation. Reasoning: reasoning enabled. Angezeigter Wert: 1,5 %. Quellenkennung: artificial-analysis. Kennung der Evidenzaufnahme: aa-model-page-2026-11-06-ec1194e008b3. Prüfsumme der Quelldaten: ec1194e008b3638ef60dbf5249daf9e6047364e22905e745a4af64c5f3f080fe. Parserversion: artificial-analysis-rsc-models-v4. Importiert am: 2026-11-06. Quellenkohorte: artificial-analysis-automationbench-aa:AA private 657-task split of AutomationBench v1.0.6:v5.0.1:reasoning:effort=unspecified:suffix=unspecified
Vergleichsmethodik: Exakte AA-Konfiguration: North Mini Code (Release north-mini-code, Zeile north-mini-code, UUID 1e9907e0-ffac-4595-b006-962e4f1da7cf, reasoning=true, effort=nicht angegeben, suffix=nicht angegeben). Diese Quellenfassung enthält keine durchschnittliche Reasoning-Tokenzahl.. Reasoning: reasoning enabled

Quelle Artificial Analysis

CritPt v2 (Hard Subset): Overall (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)

Originalwert: 1
Bewertung: 1
Messgröße: pass@1 accuracy
Einheit: %
Benchmark-Version: v2 hard subset, November 2026 grading
Kategorie: reasoning
Aufgabe: overall
Aufgabenbezeichnung: Overall
Richtung: Mehr ist besser
Quellentyp: independent-evaluator
Auswertung: Artificial Analysis
Status: active
Abrufdatum: 2026-11-06
Methodik: Exakte AA-Konfiguration: North Mini Code (Release north-mini-code, Zeile north-mini-code, UUID 1e9907e0-ffac-4595-b006-962e4f1da7cf, reasoning=true, effort=nicht angegeben, suffix=nicht angegeben). Diese Quellenfassung enthält keine durchschnittliche Reasoning-Tokenzahl.. Kennung des Quellmodells: artificial-analysis/1e9907e0-ffac-4595-b006-962e4f1da7cf/north-mini-code/north-mini-code. Name des Quellmodells: North Mini Code. Anbieter laut Quelle: Cohere. Modellstand: North Mini Code. Evaluator: Artificial Analysis. Datensatztyp: artificial-analysis-evaluation. Reasoning: reasoning enabled. Angezeigter Wert: 1,0 %. Quellenkennung: artificial-analysis. Kennung der Evidenzaufnahme: aa-model-page-2026-11-06-ec1194e008b3. Prüfsumme der Quelldaten: ec1194e008b3638ef60dbf5249daf9e6047364e22905e745a4af64c5f3f080fe. Parserversion: artificial-analysis-rsc-models-v4. Importiert am: 2026-11-06. Quellenkohorte: artificial-analysis-critpt-v2-hard-subset:v2 hard subset, November 2026 grading:v5.0.1:reasoning:effort=unspecified:suffix=unspecified
Vergleichsmethodik: Exakte AA-Konfiguration: North Mini Code (Release north-mini-code, Zeile north-mini-code, UUID 1e9907e0-ffac-4595-b006-962e4f1da7cf, reasoning=true, effort=nicht angegeben, suffix=nicht angegeben). Diese Quellenfassung enthält keine durchschnittliche Reasoning-Tokenzahl.. Reasoning: reasoning enabled
Einordnung: Dies sind 40 schwierige Fragen aus CritPt v2, nicht der vollständige 70-Fragen-Lauf von CritPt v2.

Quelle Artificial Analysis

CritPt v2: Overall (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)

Originalwert: 0.28571428571428603
Bewertung: 0.28571428571428603
Messgröße: pass@1 accuracy
Einheit: %
Benchmark-Version: v2
Kategorie: reasoning
Aufgabe: overall
Aufgabenbezeichnung: Overall
Richtung: Mehr ist besser
Quellentyp: independent-evaluator
Auswertung: Artificial Analysis
Status: disputed
Abrufdatum: 2026-11-02
Methodik: Exakte AA-Konfiguration: North Mini Code (Release north-mini-code, Zeile north-mini-code, UUID 1e9907e0-ffac-4595-b006-962e4f1da7cf, reasoning=true, effort=nicht angegeben, suffix=nicht angegeben). AA-Quellenwert für durchschnittliche Reasoning-Tokens vor der Antwort: 2.000. Die Methodik mittelt 60 unterschiedliche Prompts und setzt 2.000 an, wenn kein Durchschnitt verfügbar ist. Das ist kein Tokenlimit. Der vollständige CritPt-v2-Lauf umfasst 70 Fragen mit fünf Wiederholungen. Der offizielle Grading-Server bewertet pass@1.. Kennung des Quellmodells: artificial-analysis/1e9907e0-ffac-4595-b006-962e4f1da7cf/north-mini-code/north-mini-code. Name des Quellmodells: North Mini Code. Anbieter laut Quelle: Cohere. Modellstand: North Mini Code. Evaluator: Artificial Analysis. Datensatztyp: artificial-analysis-evaluation. Werkzeugrichtlinie: Python functions, symbolic expressions, and numerical answers; official grading server. Versuche: 70 questions, five repeats per question, pass@1. Reasoning: reasoning enabled. Angezeigter Wert: 0,3 %. Quellenkennung: artificial-analysis. Kennung der Evidenzaufnahme: aa-model-page-2026-11-02-67d46be20a5b. Prüfsumme der Quelldaten: 67d46be20a5b412db6cfb60ad190441fcaa5513500b8fd47d033168d0e97b6b2. Parserversion: artificial-analysis-rsc-models-v3. Importiert am: 2026-11-02. Quellenkohorte: artificial-analysis-critpt-v2:v2:standalone:reasoning:effort=unspecified:suffix=unspecified
Vergleichsmethodik: Exakte AA-Konfiguration: North Mini Code (Release north-mini-code, Zeile north-mini-code, UUID 1e9907e0-ffac-4595-b006-962e4f1da7cf, reasoning=true, effort=nicht angegeben, suffix=nicht angegeben). AA-Quellenwert für durchschnittliche Reasoning-Tokens vor der Antwort: 2.000. Die Methodik mittelt 60 unterschiedliche Prompts und setzt 2.000 an, wenn kein Durchschnitt verfügbar ist. Das ist kein Tokenlimit. Der vollständige CritPt-v2-Lauf umfasst 70 Fragen mit fünf Wiederholungen. Der offizielle Grading-Server bewertet pass@1.. Werkzeugrichtlinie: Python functions, symbolic expressions, and numerical answers; official grading server. Versuche: 70 questions, five repeats per question, pass@1. Reasoning: reasoning enabled
Einordnung: Die AA-Quelle enthält hier den ursprünglichen CritPt-Wert. Die frühere Zuordnung zu CritPt v2 ist falsch; Wert und frühere Beschriftung bleiben als strittiger Altbeleg erhalten.. Der Quelldatensatz markiert diesen Wert als umstritten. Er bleibt als dokumentierte Evidenz sichtbar, ist aber kein belastbarer Vergleichsnachweis.

Quelle Artificial Analysis

FrontierCode: Overall (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)

Originalwert: 0.18760101010101
Bewertung: 0.18760101010101
Messgröße: Mean score over three attempts per task
Einheit: %
Benchmark-Version: 2.0
Kategorie: coding
Aufgabe: overall
Aufgabenbezeichnung: Overall
Richtung: Mehr ist besser
Quellentyp: independent-evaluator
Auswertung: Artificial Analysis
Status: active
Abrufdatum: 2026-11-06
Methodik: Exakte AA-Konfiguration: North Mini Code (Release north-mini-code, Zeile north-mini-code, UUID 1e9907e0-ffac-4595-b006-962e4f1da7cf, reasoning=true, effort=nicht angegeben, suffix=nicht angegeben). Diese Quellenfassung enthält keine durchschnittliche Reasoning-Tokenzahl.. Kennung des Quellmodells: artificial-analysis/1e9907e0-ffac-4595-b006-962e4f1da7cf/north-mini-code/north-mini-code. Name des Quellmodells: North Mini Code. Anbieter laut Quelle: Cohere. Modellstand: North Mini Code. Evaluator: Artificial Analysis. Datensatztyp: artificial-analysis-evaluation. Reasoning: reasoning enabled. Angezeigter Wert: 0,2 %. Quellenkennung: artificial-analysis. Kennung der Evidenzaufnahme: aa-model-page-2026-11-06-ec1194e008b3. Prüfsumme der Quelldaten: ec1194e008b3638ef60dbf5249daf9e6047364e22905e745a4af64c5f3f080fe. Parserversion: artificial-analysis-rsc-models-v4. Importiert am: 2026-11-06. Quellenkohorte: artificial-analysis-frontiercode-2-0:2.0:v5.0.1:reasoning:effort=unspecified:suffix=unspecified
Vergleichsmethodik: Exakte AA-Konfiguration: North Mini Code (Release north-mini-code, Zeile north-mini-code, UUID 1e9907e0-ffac-4595-b006-962e4f1da7cf, reasoning=true, effort=nicht angegeben, suffix=nicht angegeben). Diese Quellenfassung enthält keine durchschnittliche Reasoning-Tokenzahl.. Reasoning: reasoning enabled

Quelle Artificial Analysis

GDP.pdf: Overall (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)

Originalwert: 1.7999999999999998
Bewertung: 1.7999999999999998
Messgröße: All-pass rate
Einheit: %
Benchmark-Version: unspecified
Kategorie: reasoning
Aufgabe: overall
Aufgabenbezeichnung: Overall
Richtung: Mehr ist besser
Quellentyp: independent-evaluator
Auswertung: Artificial Analysis
Status: active
Abrufdatum: 2026-11-06
Methodik: Exakte AA-Konfiguration: North Mini Code (Release north-mini-code, Zeile north-mini-code, UUID 1e9907e0-ffac-4595-b006-962e4f1da7cf, reasoning=true, effort=nicht angegeben, suffix=nicht angegeben). Diese Quellenfassung enthält keine durchschnittliche Reasoning-Tokenzahl.. Kennung des Quellmodells: artificial-analysis/1e9907e0-ffac-4595-b006-962e4f1da7cf/north-mini-code/north-mini-code. Name des Quellmodells: North Mini Code. Anbieter laut Quelle: Cohere. Modellstand: North Mini Code. Evaluator: Artificial Analysis. Datensatztyp: artificial-analysis-evaluation. Reasoning: reasoning enabled. Angezeigter Wert: 1,8 %. Quellenkennung: artificial-analysis. Kennung der Evidenzaufnahme: aa-model-page-2026-11-06-ec1194e008b3. Prüfsumme der Quelldaten: ec1194e008b3638ef60dbf5249daf9e6047364e22905e745a4af64c5f3f080fe. Parserversion: artificial-analysis-rsc-models-v4. Importiert am: 2026-11-06. Quellenkohorte: artificial-analysis-gdp-pdf:unspecified:v5.0.1:reasoning:effort=unspecified:suffix=unspecified
Vergleichsmethodik: Exakte AA-Konfiguration: North Mini Code (Release north-mini-code, Zeile north-mini-code, UUID 1e9907e0-ffac-4595-b006-962e4f1da7cf, reasoning=true, effort=nicht angegeben, suffix=nicht angegeben). Diese Quellenfassung enthält keine durchschnittliche Reasoning-Tokenzahl.. Reasoning: reasoning enabled

Quelle Artificial Analysis

HLE-Diamond: Overall (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)

Originalwert: 4.2
Bewertung: 4.2
Messgröße: pass@1 accuracy
Einheit: %
Benchmark-Version: Diamond
Kategorie: general
Aufgabe: overall
Aufgabenbezeichnung: Overall
Richtung: Mehr ist besser
Quellentyp: independent-evaluator
Auswertung: Artificial Analysis
Status: active
Abrufdatum: 2026-11-06
Methodik: Exakte AA-Konfiguration: North Mini Code (Release north-mini-code, Zeile north-mini-code, UUID 1e9907e0-ffac-4595-b006-962e4f1da7cf, reasoning=true, effort=nicht angegeben, suffix=nicht angegeben). Diese Quellenfassung enthält keine durchschnittliche Reasoning-Tokenzahl.. Kennung des Quellmodells: artificial-analysis/1e9907e0-ffac-4595-b006-962e4f1da7cf/north-mini-code/north-mini-code. Name des Quellmodells: North Mini Code. Anbieter laut Quelle: Cohere. Modellstand: North Mini Code. Evaluator: Artificial Analysis. Datensatztyp: artificial-analysis-evaluation. Reasoning: reasoning enabled. Angezeigter Wert: 4,2 %. Quellenkennung: artificial-analysis. Kennung der Evidenzaufnahme: aa-model-page-2026-11-06-ec1194e008b3. Prüfsumme der Quelldaten: ec1194e008b3638ef60dbf5249daf9e6047364e22905e745a4af64c5f3f080fe. Parserversion: artificial-analysis-rsc-models-v4. Importiert am: 2026-11-06. Quellenkohorte: artificial-analysis-hle-diamond:Diamond:v5.0.1:reasoning:effort=unspecified:suffix=unspecified
Vergleichsmethodik: Exakte AA-Konfiguration: North Mini Code (Release north-mini-code, Zeile north-mini-code, UUID 1e9907e0-ffac-4595-b006-962e4f1da7cf, reasoning=true, effort=nicht angegeben, suffix=nicht angegeben). Diese Quellenfassung enthält keine durchschnittliche Reasoning-Tokenzahl.. Reasoning: reasoning enabled

Quelle Artificial Analysis

IFBench: Overall (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)

Originalwert: 57.5510204081633
Bewertung: 57.5510204081633
Messgröße: IFBench prompt-level loose accuracy (pass@1)
Einheit: %
Benchmark-Version: AA test set: 294 questions
Kategorie: general
Aufgabe: overall
Aufgabenbezeichnung: Overall
Richtung: Mehr ist besser
Quellentyp: independent-evaluator
Auswertung: Artificial Analysis
Status: superseded
Abrufdatum: 2026-11-02
Methodik: Exakte AA-Konfiguration: North Mini Code (Release north-mini-code, Zeile north-mini-code, UUID 1e9907e0-ffac-4595-b006-962e4f1da7cf, reasoning=true, effort=nicht angegeben, suffix=nicht angegeben). AA-Quellenwert für durchschnittliche Reasoning-Tokens vor der Antwort: 2.000. Die Methodik mittelt 60 unterschiedliche Prompts und setzt 2.000 an, wenn kein Durchschnitt verfügbar ist. Das ist kein Tokenlimit. Artificial Analysis führt 294 Fragen aus dem IFBench-Testdatensatz mit fünf Wiederholungen je Frage aus. Der offizielle Evaluator bewertet die Genauigkeit je Prompt im Modus loose als pass@1.. Kennung des Quellmodells: artificial-analysis/1e9907e0-ffac-4595-b006-962e4f1da7cf/north-mini-code/north-mini-code. Name des Quellmodells: North Mini Code. Anbieter laut Quelle: Cohere. Modellstand: North Mini Code. Evaluator: Artificial Analysis. Datensatztyp: artificial-analysis-evaluation. Werkzeugrichtlinie: Single-turn answer evaluated with the official IFBench source code. Versuche: pass@1, 5 repeats per question. Reasoning: reasoning enabled. Angezeigter Wert: 57,6 %. Quellenkennung: artificial-analysis. Kennung der Evidenzaufnahme: aa-model-page-2026-11-02-67d46be20a5b. Prüfsumme der Quelldaten: 67d46be20a5b412db6cfb60ad190441fcaa5513500b8fd47d033168d0e97b6b2. Parserversion: artificial-analysis-rsc-models-v3. Importiert am: 2026-11-02. Quellenkohorte: artificial-analysis-ifbench:AA test set: 294 questions:standalone:reasoning:effort=unspecified:suffix=unspecified
Vergleichsmethodik: Exakte AA-Konfiguration: North Mini Code (Release north-mini-code, Zeile north-mini-code, UUID 1e9907e0-ffac-4595-b006-962e4f1da7cf, reasoning=true, effort=nicht angegeben, suffix=nicht angegeben). AA-Quellenwert für durchschnittliche Reasoning-Tokens vor der Antwort: 2.000. Die Methodik mittelt 60 unterschiedliche Prompts und setzt 2.000 an, wenn kein Durchschnitt verfügbar ist. Das ist kein Tokenlimit. Artificial Analysis führt 294 Fragen aus dem IFBench-Testdatensatz mit fünf Wiederholungen je Frage aus. Der offizielle Evaluator bewertet die Genauigkeit je Prompt im Modus loose als pass@1.. Werkzeugrichtlinie: Single-turn answer evaluated with the official IFBench source code. Versuche: pass@1, 5 repeats per question. Reasoning: reasoning enabled
Einordnung: Die Angabe von 58 bezieht sich auf die verifizierbaren Out-of-Domain-Bedingungstypen, nicht auf die Zahl der Fragen im AA-Testlauf.. Dieser Wert wird als historische Evidenz geführt und ist nicht mit aktuellen Ergebnissen gleichzusetzen.

Quelle Artificial Analysis

IFBench: Overall (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)

Originalwert: 57.5510204081633
Bewertung: 57.5510204081633
Messgröße: IFBench prompt-level loose accuracy (pass@1)
Einheit: %
Benchmark-Version: AA test set: 294 questions
Kategorie: general
Aufgabe: overall
Aufgabenbezeichnung: Overall
Richtung: Mehr ist besser
Quellentyp: independent-evaluator
Auswertung: Artificial Analysis
Status: active
Abrufdatum: 2026-11-06
Methodik: Exakte AA-Konfiguration: North Mini Code (Release north-mini-code, Zeile north-mini-code, UUID 1e9907e0-ffac-4595-b006-962e4f1da7cf, reasoning=true, effort=nicht angegeben, suffix=nicht angegeben). Diese Quellenfassung enthält keine durchschnittliche Reasoning-Tokenzahl. Artificial Analysis führt 294 Fragen aus dem IFBench-Testdatensatz mit fünf Wiederholungen je Frage aus. Der offizielle Evaluator bewertet die Genauigkeit je Prompt im Modus loose als pass@1.. Kennung des Quellmodells: artificial-analysis/1e9907e0-ffac-4595-b006-962e4f1da7cf/north-mini-code/north-mini-code. Name des Quellmodells: North Mini Code. Anbieter laut Quelle: Cohere. Modellstand: North Mini Code. Evaluator: Artificial Analysis. Datensatztyp: artificial-analysis-evaluation. Werkzeugrichtlinie: Single-turn answer evaluated with the official IFBench source code. Versuche: pass@1, 5 repeats per question. Reasoning: reasoning enabled. Angezeigter Wert: 57,6 %. Quellenkennung: artificial-analysis. Kennung der Evidenzaufnahme: aa-model-page-2026-11-06-ec1194e008b3. Prüfsumme der Quelldaten: ec1194e008b3638ef60dbf5249daf9e6047364e22905e745a4af64c5f3f080fe. Parserversion: artificial-analysis-rsc-models-v4. Importiert am: 2026-11-06. Quellenkohorte: artificial-analysis-ifbench:AA test set: 294 questions:standalone:reasoning:effort=unspecified:suffix=unspecified
Vergleichsmethodik: Exakte AA-Konfiguration: North Mini Code (Release north-mini-code, Zeile north-mini-code, UUID 1e9907e0-ffac-4595-b006-962e4f1da7cf, reasoning=true, effort=nicht angegeben, suffix=nicht angegeben). Diese Quellenfassung enthält keine durchschnittliche Reasoning-Tokenzahl. Artificial Analysis führt 294 Fragen aus dem IFBench-Testdatensatz mit fünf Wiederholungen je Frage aus. Der offizielle Evaluator bewertet die Genauigkeit je Prompt im Modus loose als pass@1.. Werkzeugrichtlinie: Single-turn answer evaluated with the official IFBench source code. Versuche: pass@1, 5 repeats per question. Reasoning: reasoning enabled
Einordnung: Die Angabe von 58 bezieht sich auf die verifizierbaren Out-of-Domain-Bedingungstypen, nicht auf die Zahl der Fragen im AA-Testlauf.

Quelle Artificial Analysis

AA-Omniscience Accuracy: Overall (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)

Originalwert: 18.366666666666667
Bewertung: 18.366666666666667
Messgröße: AA-Omniscience Accuracy
Einheit: %
Benchmark-Version: AA Omniscience diagnostic
Kategorie: knowledge
Aufgabe: overall
Aufgabenbezeichnung: Overall
Richtung: Mehr ist besser
Quellentyp: independent-evaluator
Auswertung: Artificial Analysis
Status: active
Abrufdatum: 2026-11-06
Methodik: Exakte AA-Konfiguration: North Mini Code (Release north-mini-code, Zeile north-mini-code, UUID 1e9907e0-ffac-4595-b006-962e4f1da7cf, reasoning=true, effort=nicht angegeben, suffix=nicht angegeben). Diese Quellenfassung enthält keine durchschnittliche Reasoning-Tokenzahl. Anteil der insgesamt korrekt beantworteten Fragen, unabhängig davon, ob das Modell andere Fragen beantwortet oder sich enthält.. Kennung des Quellmodells: artificial-analysis/1e9907e0-ffac-4595-b006-962e4f1da7cf/north-mini-code/north-mini-code. Name des Quellmodells: North Mini Code. Anbieter laut Quelle: Cohere. Modellstand: North Mini Code. Evaluator: Artificial Analysis. Datensatztyp: artificial-analysis-evaluation. Versuche: AA-reported aggregate; diagnostic-specific run count is not stated on the leaderboard. Reasoning: reasoning enabled. Angezeigter Wert: 18,4 %. Quellenkennung: artificial-analysis. Kennung der Evidenzaufnahme: aa-model-page-2026-11-06-ec1194e008b3. Prüfsumme der Quelldaten: ec1194e008b3638ef60dbf5249daf9e6047364e22905e745a4af64c5f3f080fe. Parserversion: artificial-analysis-rsc-models-v4. Importiert am: 2026-11-06. Quellenkohorte: artificial-analysis-omniscience-accuracy:AA Omniscience diagnostic:standalone:reasoning:effort=unspecified:suffix=unspecified
Vergleichsmethodik: Exakte AA-Konfiguration: North Mini Code (Release north-mini-code, Zeile north-mini-code, UUID 1e9907e0-ffac-4595-b006-962e4f1da7cf, reasoning=true, effort=nicht angegeben, suffix=nicht angegeben). Diese Quellenfassung enthält keine durchschnittliche Reasoning-Tokenzahl. Anteil der insgesamt korrekt beantworteten Fragen, unabhängig davon, ob das Modell andere Fragen beantwortet oder sich enthält.. Versuche: AA-reported aggregate; diagnostic-specific run count is not stated on the leaderboard. Reasoning: reasoning enabled
Einordnung: Dies ist die separat veröffentlichte Genauigkeitsdiagnostik, nicht der AA-Omniscience-Index. AA bezeichnet höhere Werte als besser.

Quelle Artificial Analysis

AA-Omniscience Hallucination Rate: Overall (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)

Originalwert: 83.50347080440996
Bewertung: 83.50347080440996
Messgröße: AA-Omniscience Hallucination Rate
Einheit: %
Benchmark-Version: AA Omniscience diagnostic
Kategorie: knowledge
Aufgabe: overall
Aufgabenbezeichnung: Overall
Richtung: Weniger ist besser
Quellentyp: independent-evaluator
Auswertung: Artificial Analysis
Status: active
Abrufdatum: 2026-11-06
Methodik: Exakte AA-Konfiguration: North Mini Code (Release north-mini-code, Zeile north-mini-code, UUID 1e9907e0-ffac-4595-b006-962e4f1da7cf, reasoning=true, effort=nicht angegeben, suffix=nicht angegeben). Diese Quellenfassung enthält keine durchschnittliche Reasoning-Tokenzahl. Anteil falscher Antworten an allen nicht korrekten Antworten: falsch / (falsch + teilweise richtig + nicht beantwortet).. Kennung des Quellmodells: artificial-analysis/1e9907e0-ffac-4595-b006-962e4f1da7cf/north-mini-code/north-mini-code. Name des Quellmodells: North Mini Code. Anbieter laut Quelle: Cohere. Modellstand: North Mini Code. Evaluator: Artificial Analysis. Datensatztyp: artificial-analysis-evaluation. Versuche: AA-reported aggregate; diagnostic-specific run count is not stated on the leaderboard. Reasoning: reasoning enabled. Angezeigter Wert: 83,5 %. Quellenkennung: artificial-analysis. Kennung der Evidenzaufnahme: aa-model-page-2026-11-06-ec1194e008b3. Prüfsumme der Quelldaten: ec1194e008b3638ef60dbf5249daf9e6047364e22905e745a4af64c5f3f080fe. Parserversion: artificial-analysis-rsc-models-v4. Importiert am: 2026-11-06. Quellenkohorte: artificial-analysis-omniscience-hallucination-rate:AA Omniscience diagnostic:standalone:reasoning:effort=unspecified:suffix=unspecified
Vergleichsmethodik: Exakte AA-Konfiguration: North Mini Code (Release north-mini-code, Zeile north-mini-code, UUID 1e9907e0-ffac-4595-b006-962e4f1da7cf, reasoning=true, effort=nicht angegeben, suffix=nicht angegeben). Diese Quellenfassung enthält keine durchschnittliche Reasoning-Tokenzahl. Anteil falscher Antworten an allen nicht korrekten Antworten: falsch / (falsch + teilweise richtig + nicht beantwortet).. Versuche: AA-reported aggregate; diagnostic-specific run count is not stated on the leaderboard. Reasoning: reasoning enabled
Einordnung: Dies ist die separat veröffentlichte Halluzinationsraten-Diagnostik, nicht der AA-Omniscience-Index. AA bezeichnet niedrigere Werte als besser.

Quelle Artificial Analysis

Terminal-Bench: Overall (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)

Originalwert: 0.505050505050505
Bewertung: 0.505050505050505
Messgröße: Task success
Einheit: %
Benchmark-Version: 4.0
Kategorie: coding
Aufgabe: overall
Aufgabenbezeichnung: Overall
Richtung: Mehr ist besser
Quellentyp: independent-evaluator
Auswertung: Artificial Analysis
Status: active
Abrufdatum: 2026-11-06
Methodik: Exakte AA-Konfiguration: North Mini Code (Release north-mini-code, Zeile north-mini-code, UUID 1e9907e0-ffac-4595-b006-962e4f1da7cf, reasoning=true, effort=nicht angegeben, suffix=nicht angegeben). Diese Quellenfassung enthält keine durchschnittliche Reasoning-Tokenzahl.. Kennung des Quellmodells: artificial-analysis/1e9907e0-ffac-4595-b006-962e4f1da7cf/north-mini-code/north-mini-code. Name des Quellmodells: North Mini Code. Anbieter laut Quelle: Cohere. Modellstand: North Mini Code. Evaluator: Artificial Analysis. Datensatztyp: artificial-analysis-evaluation. Reasoning: reasoning enabled. Angezeigter Wert: 0,5 %. Quellenkennung: artificial-analysis. Kennung der Evidenzaufnahme: aa-model-page-2026-11-06-ec1194e008b3. Prüfsumme der Quelldaten: ec1194e008b3638ef60dbf5249daf9e6047364e22905e745a4af64c5f3f080fe. Parserversion: artificial-analysis-rsc-models-v4. Importiert am: 2026-11-06. Quellenkohorte: artificial-analysis-terminal-bench-4:4.0:v5.0.1:reasoning:effort=unspecified:suffix=unspecified
Vergleichsmethodik: Exakte AA-Konfiguration: North Mini Code (Release north-mini-code, Zeile north-mini-code, UUID 1e9907e0-ffac-4595-b006-962e4f1da7cf, reasoning=true, effort=nicht angegeben, suffix=nicht angegeben). Diese Quellenfassung enthält keine durchschnittliche Reasoning-Tokenzahl.. Reasoning: reasoning enabled

Quelle Artificial Analysis

Terminal-Bench-Science: Overall (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)

Originalwert: 0
Bewertung: 0
Messgröße: pass@1 task success rate
Einheit: %
Benchmark-Version: 0.1.0
Kategorie: reasoning
Aufgabe: overall
Aufgabenbezeichnung: Overall
Richtung: Mehr ist besser
Quellentyp: independent-evaluator
Auswertung: Artificial Analysis
Status: active
Abrufdatum: 2026-11-06
Methodik: Exakte AA-Konfiguration: North Mini Code (Release north-mini-code, Zeile north-mini-code, UUID 1e9907e0-ffac-4595-b006-962e4f1da7cf, reasoning=true, effort=nicht angegeben, suffix=nicht angegeben). Diese Quellenfassung enthält keine durchschnittliche Reasoning-Tokenzahl.. Kennung des Quellmodells: artificial-analysis/1e9907e0-ffac-4595-b006-962e4f1da7cf/north-mini-code/north-mini-code. Name des Quellmodells: North Mini Code. Anbieter laut Quelle: Cohere. Modellstand: North Mini Code. Evaluator: Artificial Analysis. Datensatztyp: artificial-analysis-evaluation. Reasoning: reasoning enabled. Angezeigter Wert: 0,0 %. Quellenkennung: artificial-analysis. Kennung der Evidenzaufnahme: aa-model-page-2026-11-06-ec1194e008b3. Prüfsumme der Quelldaten: ec1194e008b3638ef60dbf5249daf9e6047364e22905e745a4af64c5f3f080fe. Parserversion: artificial-analysis-rsc-models-v4. Importiert am: 2026-11-06. Quellenkohorte: artificial-analysis-terminal-bench-science:0.1.0:v5.0.1:reasoning:effort=unspecified:suffix=unspecified
Vergleichsmethodik: Exakte AA-Konfiguration: North Mini Code (Release north-mini-code, Zeile north-mini-code, UUID 1e9907e0-ffac-4595-b006-962e4f1da7cf, reasoning=true, effort=nicht angegeben, suffix=nicht angegeben). Diese Quellenfassung enthält keine durchschnittliche Reasoning-Tokenzahl.. Reasoning: reasoning enabled

Quelle Artificial Analysis

Seite 1 von 5

Beliebtheit im Vergleich

Wie oft das Modell gesucht, genutzt und erwähnt wird, im Vergleich mit allen Modellen dieser Kategorie.

Beliebtheitsindex

Die 100 beliebtesten Modelle dieser Kategorie, 0 bis 100, höher ist beliebter

20 von 101 Modellen

GPT-573

DeepSeek V4.1 Flash 101768

Kimi K368

DiffusionGemma 26B A4B IT63

North Mini Code35

DeepSeek V4.1 Flash 1017

DiffusionGemma 26B A4B IT

Claude Opus 5

Qwen 3.8 Flash

North Mini Code

Stand November 2026 · Quelle: gradually.ai Beliebtheitsindex

Zeitlicher Verlauf

Wochenwerte vom 18. Oktober 2026 bis 5. November 2026

North Mini CodeLlama 3.1 Nemotron 70B InstructMiMo-V2.5-ProLlama 3.1 70B InstructLongCat 2.0

Alle technischen Daten

Architektur

Parameter: 30 Mrd.; Quelle: Parameter
Aktive Parameter: 3 Mrd.; Quelle: Aktive Parameter
Knowledge Cutoff: September 2025; Quelle: Knowledge Cutoff

Ein- und Ausgabe

Kontextfenster: 256.000 Token; Quelle: Kontextfenster
Maximale Ausgabe: 64.000 Token; Quelle: Maximale Ausgabe
Eingaben: Text; Quelle: Eingaben
Ausgaben: Text; Quelle: Ausgaben
Reasoning: Ja; Quelle: Reasoning
Tool-Aufrufe: Ja; Quelle: Tool-Aufrufe

Wasserzeichen und Herkunft

KI-Wasserzeichen meint unsichtbare Signale in der Ausgabe. Sichtbare Zeichen und Herkunftsmetadaten sind getrennt aufgeführt. Unbekannt bedeutet, dass für die jeweilige Angabe kein ausreichender Beleg vorliegt.

KI-Wasserzeichen: Unbekannt; ohne Quelle
Watermarking-Technik: Nicht bekannt; ohne Quelle

Lizenz und Zugang

Gewichte: Open Weights; Quelle: Gewichte
Zugang: API; Quelle: Zugang
Lizenz: Apache 2.0; Quelle: Lizenz

Häufige Fragen zu North Mini Code

Bis wann reicht das Wissen von North Mini Code?

Bis September 2025, laut Cohere. Das ist 9 Monate vor der Veröffentlichung.

Angabe von Cohere

Sep.Nov.Jan.MärzMaiWissensstandSeptember 2025Veröffentlicht09.06.2026

Wie groß ist das Kontextfenster von North Mini Code?

256.000 Token. So viel Text liest North Mini Code auf einmal, das sind rund 380 A4-Seiten.

Seitenzahl als Faustregel nach Artificial Analysis

KontextfensterToken, die das Modell auf einmal liest · höher ist besser

Kimi K2.6262 Tsd.

Qwen 3.8 27B262 Tsd.

Kimi K2.7 Code262 Tsd.

Kimi K2.5262 Tsd.

Kimi K2 Thinking262 Tsd.

Mistral Medium 3.5262 Tsd.

North Mini CodePlatz 76 von 102256 Tsd.

Wie schnell ist North Mini Code?

116 Token pro Sekunde. Das ist schneller als ein typisches Modell mit 87.

Gemessen von Artificial Analysis am 06.11.2026. AA 3.0.0, einschließlich Zeit bis zum ersten Token, über verfügbare Workloads und fünf Tage gemittelt.

TempoToken pro Sekunde · höher ist besser

Gemini 3.1 Pro Preview122

Muse Spark 1.3120

GPT-4.1119

North Mini CodePlatz 31 von 101116

Gemini 3.8 Flash115

MiniMax M3112

GPT-6 Sol111

Kann ich North Mini Code lokal nutzen?

Ja, die Gewichte sind offen.

Angaben von Cohere

Offene Gewichte: ja
Lizenz: Apache 2.0
Parameter: 30 Mrd.
davon aktiv je Token: 3 Mrd.

Quellen und Datenstand

Alle 34 Quellen anzeigen

Benchmarkquellen im Überblick

Welche unabhängigen Auswerter dieses Modell getestet haben. Das ist Abdeckung, keine Qualitätsrangliste.

Auswerter	Testreihen	Gesamtindizes	Erfasste aktive Messwerte
Artificial Analysis	16	0	25

Ohne Herstellerangaben sowie historische oder strittige Ergebnisse; diese stehen gekennzeichnet bei den Einzelwerten.

Art	Nachweis und Datenstand
Geschwindigkeit	Cohere, Reasoning enabled; effort unspecified. AA 3.0.0, einschließlich Zeit bis zum ersten Token, über verfügbare Workloads und fünf Tage gemittelt. Abgerufen am 6. November 2026. Quelle: Artificial Analysis · Artificial Analysis, North Mini Code model page (abgerufen 17. Oktober 2026)Messmethode der Geschwindigkeit
Eingabe	Dokumentierte Modalitäten. Abgerufen am 27. Oktober 2026. Quelle: models.dev catalog · models.dev catalog (abgerufen 27. Oktober 2026)
Ausgabe	Dokumentierte Modalitäten. Abgerufen am 27. Oktober 2026. Quelle: models.dev catalog · models.dev catalog (abgerufen 27. Oktober 2026)
Recherchestand	Recherchestand 15. Oktober 2026. 11 Quellen-URLs geprüft. Das dokumentiert die geprüften Quellen, nicht sämtliche Veröffentlichungen zu diesem Modell.
Nicht veröffentlicht	benchmark-version-details Hinweis Die Karte nennt Benchmarkvarianten und Harnesses, aber nicht alle Aufgabenstände oder Tabelleneinheiten. Es wird nichts in Prozent umgerechnet.
Weitere Quelle	Hugging Face · Cohere North Mini Code model card · Redaktionelle Beschreibung geprüft am 2. Oktober 2026
Weitere Quelle	Artificial Analysis (abgerufen 6. November 2026)1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
Weitere Quelle	Artificial Analysis (abgerufen 2. November 2026)
Weitere Quelle	Artificial Analysis (abgerufen 29. Oktober 2026; 2. November 2026; 6. November 2026)
Weitere Quelle	Artificial Analysis (abgerufen 2. November 2026; 6. November 2026)
Weitere Quelle	Cohere North Mini Code official Hugging Face eval-results YAML (abgerufen 15. Oktober 2026)1 2 3
Weitere Quelle	Cohere North Mini Code official model-card chart (abgerufen 15. Oktober 2026)
Weitere Quelle	Cohere, Inside the megakernel serving engine for North Mini Code, Accuracy table (abgerufen 18. Oktober 2026; 24. Oktober 2026)
Weitere Quelle	Artificial Analysis, North Mini Code release article (abgerufen 19. Oktober 2026)
Weitere Quelle	Cohere Labs (abgerufen 20. Oktober 2026)
Weitere Quelle	Cohere (abgerufen 23. Oktober 2026)
Weitere Quelle	Modellmetadaten (abgerufen 15. Oktober 2026)
Weitere Quelle	Modellmetadaten (abgerufen 18. Oktober 2026)
Weitere Quelle	Cohere current model overview · Redaktionelle Beschreibung geprüft am 2. Oktober 2026
Weitere Quelle	OpenRouter: Beliebtheitsindex (abgeleitet), CC BY 4.0
Weitere Quelle	Vercel AI Gateway: Beliebtheitsindex (abgeleitet), CC BY 4.0
Weitere Quelle	Ollama: kumulierte Downloads für den Beliebtheitsindex
Weitere Quelle	Replicate: kumulierte Ausführungen für den Beliebtheitsindex
Weitere Quelle	Google Trending Now: begrenzte Feed-Auswahl für Deutschland und USA
Weitere Quelle	Creative Commons Attribution 4.0