North Mini Code
Réseau Neuronal
North Mini Code est un modèle agentique Cohere pour le code : architecture MoE creuse avec 30B paramètres et 3B actifs.
Caractéristiques
- Entrée
- texte, images, documents
- Sortie
- texte
- Taille du contexte
- 256 000 tokens
- Longueur maximale de la réponse
- 64 000 tokens
- Niveaux de raisonnement
- faible, moyen, élevé
- Fonctionnalités
- raisonnement, appel de fonctions
Comment ça marche North Mini Code?
North Mini Code est le premier modèle agentique pour le code de Cohere et le modèle inaugural de la famille North. Sous le capot, une architecture mixture-of-experts creuse : sur 30 milliards de paramètres, seuls 3 milliards sont actifs à chaque étape. Le modèle est conçu pour des scénarios de développement agentiques nécessitant des cycles d'appels multiples. Sur BotHub, North Mini Code est accessible sans VPN ni carte étrangère, le paiement s'effectue par carte russe à l'usage, et les jetons inutilisés ne sont pas perdus. Plus de 250 autres réseaux de neurones sont disponibles dans la même fenêtre, vous permettant de comparer les réponses et de basculer vers un autre modèle via une API compatible OpenAI sans réécrire l'intégration. Les dialogues sont chiffrés en AES-GCM. Pour les entreprises, nous proposons contrats, factures, EDI et un panneau d'administration avec limites d'équipe. Connectez le modèle comme agent dans votre éditeur de code pour qu'il lise vos fichiers et effectue des modifications ; confiez-lui le refactoring de modules legacy ou l'analyse de code complexe ; utilisez-le pour le débogage et l'analyse de stacktraces ; créez un assistant développeur interne via l'API BotHub.Questions fréquentes sur North Mini Code
Vous pouvez utiliser les résultats générés à des fins commerciales. Tous les droits sur le contenu créé vous appartiennent. Seule restriction : vérifiez que la requête ne contient pas de contenus protégés par le droit d'auteur appartenant à des tiers. Le respect des droits sur les données d'entrée relève de votre responsabilité.
C'est un modèle textuel Cohere orienté code : écrire une fonction, refactoriser un module, trouver une erreur, expliquer un dépôt ou rédiger de la documentation. La fenêtre de contexte de 256 000 jetons permet de charger un grand projet. Il accepte également les images et les documents.
Jusqu'à 64 000 jetons par réponse, suffisant pour un module de code volumineux, une analyse technique détaillée ou un long document. Si la tâche est plus vaste, divisez-la : le contexte de 256 000 jetons permet de conserver tout le résultat précédent dans la même discussion.
Oui, le raisonnement avant réponse est confirmé par nos données. Le modèle analyse d'abord la condition étape par étape avant de fournir un résultat. C'est particulièrement visible sur les algorithmes, le débogage et les tâches complexes où la déduction séquentielle est cruciale.
Oui, le function calling et la sortie structurée en JSON sont pris en charge. Le modèle est idéal comme base pour des agents interagissant avec des outils, bases de données et services externes. Sur BotHub, il est accessible via une API unifiée, évitant de réécrire l'intégration.
Images et documents, oui : envoyez une capture d'écran d'erreur, un schéma d'architecture ou une spécification pour obtenir une analyse textuelle. Le traitement audio et vidéo n'est pas documenté, il est donc préférable de choisir un modèle spécialisé dans le catalogue BotHub pour ces fichiers.
Nous n'avons pas de données spécifiques sur les langues et ne spéculerons pas. Le moyen le plus honnête est de tester votre requête habituelle et de comparer le résultat avec un autre modèle dans la même fenêtre. Sur BotHub, cela se fait en quelques clics, sans VPN ni carte étrangère.