Cohere Labs North Mini Code 1.0
Dieses Modell ist aus seiner Modellkarte automatisch übernommen und von uns noch nicht gegengelesen; Größen, Kontext und Lizenz sind gemessen, die Einordnung nicht.
Cohere Labs North Mini Code 1.0 braucht mit der Variante Q4_K_M rund 23,5 GB Speicher und läuft auf 161 von 544 geführten Geräten flüssig.
Mit dem wenigsten Speicher schafft es: HP ZBook Ultra G1a (2025), Ryzen AI Max PRO 385 mit Radeon 8050S, 32 GB.
Berechnet für 4.096 Token Kontext (Anwendungsfall „Ausprobieren, Neugier“). Die Tempowerte sind an veröffentlichten und eigenen Messungen abgeglichen, aber nicht auf diesem Gerät gemessen.
Cohere Labs North Mini Code 1.0 braucht mit der Variante Q4_K_M rund 32,9 GB Speicher und läuft auf 138 von 544 geführten Geräten flüssig.
Mit dem wenigsten Speicher schafft es: Apple MacBook Pro 14 Zoll (2026), M5 Max mit 40-Kern-GPU, 48 GB.
Berechnet für 16.384 Token Kontext (Anwendungsfall „Programmieren“). Die Tempowerte sind an veröffentlichten und eigenen Messungen abgeglichen, aber nicht auf diesem Gerät gemessen.
Cohere Labs North Mini Code 1.0 braucht mit der Variante Q4_K_M rund 26,6 GB Speicher und läuft auf 138 von 544 geführten Geräten flüssig.
Mit dem wenigsten Speicher schafft es: Apple MacBook Pro 14 Zoll (2026), M5 Max mit 40-Kern-GPU, 48 GB.
Berechnet für 8.192 Token Kontext (Anwendungsfall „Texte schreiben, übersetzen“). Die Tempowerte sind an veröffentlichten und eigenen Messungen abgeglichen, aber nicht auf diesem Gerät gemessen.
Cohere Labs North Mini Code 1.0 braucht mit der Variante Q4_K_M rund 45,4 GB Speicher und läuft auf 119 von 544 geführten Geräten flüssig.
Mit dem wenigsten Speicher schafft es: Apple Mac Studio (2023), M2 Ultra mit 76-Kern-GPU, 64 GB.
Berechnet für 32.768 Token Kontext (Anwendungsfall „Dokumente auswerten“). Die Tempowerte sind an veröffentlichten und eigenen Messungen abgeglichen, aber nicht auf diesem Gerät gemessen.
Cohere Labs North Mini Code 1.0 braucht mit der Variante Q4_K_M rund 45,4 GB Speicher und läuft auf 119 von 544 geführten Geräten flüssig.
Mit dem wenigsten Speicher schafft es: Apple Mac Studio (2023), M2 Ultra mit 76-Kern-GPU, 64 GB.
Berechnet für 32.768 Token Kontext (Anwendungsfall „Kundendaten, interne Unterlagen“). Die Tempowerte sind an veröffentlichten und eigenen Messungen abgeglichen, aber nicht auf diesem Gerät gemessen.
- Anbieter
- CohereLabs
- Parameter
- 30,5 Mrd., davon 3 Mrd. aktiv
- Längster Kontext
- 500.000 Token
- Lizenz
- Apache 2.0
So starten Sie es mit Ollama:
$ ollama run hf.co/unsloth/North-Mini-Code-1.0-GGUF:UD-Q4_K_M
>>> /set parameter num_ctx 4096Ab 24 GB Grafikspeicher wählt Ollama von selbst mehr Kontext und braucht dann mehr Speicher; beim Mac zählt dabei der Teil des Arbeitsspeichers, den macOS der Grafik zuteilt. Die zweite Zeile, nach dem Start in Ollama eingegeben, hält den Kontext bei den 4.096 Token, für die die Zahlen hier gelten.
So starten Sie es mit Ollama:
$ ollama run hf.co/unsloth/North-Mini-Code-1.0-GGUF:UD-Q4_K_M
>>> /set parameter num_ctx 16384Ab 24 GB Grafikspeicher wählt Ollama von selbst mehr Kontext und braucht dann mehr Speicher; beim Mac zählt dabei der Teil des Arbeitsspeichers, den macOS der Grafik zuteilt. Die zweite Zeile, nach dem Start in Ollama eingegeben, hält den Kontext bei den 16.384 Token, für die die Zahlen hier gelten.
So starten Sie es mit Ollama:
$ ollama run hf.co/unsloth/North-Mini-Code-1.0-GGUF:UD-Q4_K_M
>>> /set parameter num_ctx 8192Ab 24 GB Grafikspeicher wählt Ollama von selbst mehr Kontext und braucht dann mehr Speicher; beim Mac zählt dabei der Teil des Arbeitsspeichers, den macOS der Grafik zuteilt. Die zweite Zeile, nach dem Start in Ollama eingegeben, hält den Kontext bei den 8.192 Token, für die die Zahlen hier gelten.
So starten Sie es mit Ollama:
$ ollama run hf.co/unsloth/North-Mini-Code-1.0-GGUF:UD-Q4_K_M
>>> /set parameter num_ctx 32768Ab 24 GB Grafikspeicher wählt Ollama von selbst mehr Kontext und braucht dann mehr Speicher; beim Mac zählt dabei der Teil des Arbeitsspeichers, den macOS der Grafik zuteilt. Die zweite Zeile, nach dem Start in Ollama eingegeben, hält den Kontext bei den 32.768 Token, für die die Zahlen hier gelten.
So starten Sie es mit Ollama:
$ ollama run hf.co/unsloth/North-Mini-Code-1.0-GGUF:UD-Q4_K_M
>>> /set parameter num_ctx 32768Ab 24 GB Grafikspeicher wählt Ollama von selbst mehr Kontext und braucht dann mehr Speicher; beim Mac zählt dabei der Teil des Arbeitsspeichers, den macOS der Grafik zuteilt. Die zweite Zeile, nach dem Start in Ollama eingegeben, hält den Kontext bei den 32.768 Token, für die die Zahlen hier gelten.
Geräte, auf denen es flüssig läuft
Die Tempowerte sind berechnet, nicht auf dem Gerät gemessen, und an veröffentlichten und eigenen Messungen abgeglichen. Ausgenommen sind die mit * markierten Werte: sie sind nicht abgeglichen und deshalb unsicher.
und 151 weitere
und 128 weitere
und 128 weitere
und 109 weitere
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Grafikkarten, in die es ganz passt
| Grafikkarte | Urteil | Tempo | Speicher |
|---|---|---|---|
| NVIDIA GeForce RTX 5090, 32 GB | Läuft gut | 178 bis 285 Token/s | 32 GB davon 31,2 GB nutzbar |
| NVIDIA RTX PRO 4500 Blackwell, 32 GB | Läuft gut | 112 bis 179 Token/s | 32 GB davon 31,2 GB nutzbar |
| AMD Radeon AI PRO R9700, 32 GB | Läuft gut | 74 bis 138 Token/s | 32 GB davon 31,2 GB nutzbar |
| NVIDIA RTX 5000 Ada Generation, 32 GB | Läuft gut | 80 bis 127 Token/s | 32 GB davon 31,2 GB nutzbar |
| AMD Radeon PRO W7800, 32 GB | Läuft gut | 68 bis 125 Token/s | 32 GB davon 31,2 GB nutzbar |
| NVIDIA RTX PRO 5000 Blackwell, 48 GB | Läuft gut | 149 bis 238 Token/s | 48 GB davon 47,2 GB nutzbar |
| NVIDIA RTX 6000 Ada Generation, 48 GB | Läuft gut | 118 bis 189 Token/s | 48 GB davon 47,2 GB nutzbar |
| AMD Radeon PRO W7900, 48 GB | Läuft gut | 95 bis 176 Token/s | 48 GB davon 47,2 GB nutzbar |
| NVIDIA RTX A6000, 48 GB | Läuft gut | 100 bis 160 Token/s | 48 GB davon 47,2 GB nutzbar |
| NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell, 96 GB | Läuft gut | 178 bis 285 Token/s | 96 GB davon 95,2 GB nutzbar |
| Grafikkarte | Urteil | Tempo | Speicher |
|---|---|---|---|
| NVIDIA RTX PRO 5000 Blackwell, 48 GB | Läuft gut | 79 bis 126 Token/s | 48 GB davon 47,2 GB nutzbar |
| NVIDIA RTX 6000 Ada Generation, 48 GB | Läuft gut | 59 bis 95 Token/s | 48 GB davon 47,2 GB nutzbar |
| AMD Radeon PRO W7900, 48 GB | Läuft gut | 45 bis 84 Token/s | 48 GB davon 47,2 GB nutzbar |
| NVIDIA RTX A6000, 48 GB | Läuft gut | 49 bis 78 Token/s | 48 GB davon 47,2 GB nutzbar |
| NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell, 96 GB | Läuft gut | 99 bis 158 Token/s | 96 GB davon 95,2 GB nutzbar |
| Grafikkarte | Urteil | Tempo | Speicher |
|---|---|---|---|
| NVIDIA GeForce RTX 5090, 32 GB | Läuft gut | 141 bis 225 Token/s | 32 GB davon 31,2 GB nutzbar |
| NVIDIA RTX PRO 4500 Blackwell, 32 GB | Läuft gut | 84 bis 134 Token/s | 32 GB davon 31,2 GB nutzbar |
| AMD Radeon AI PRO R9700, 32 GB | Läuft gut | 54 bis 100 Token/s | 32 GB davon 31,2 GB nutzbar |
| NVIDIA RTX 5000 Ada Generation, 32 GB | Läuft gut | 58 bis 93 Token/s | 32 GB davon 31,2 GB nutzbar |
| AMD Radeon PRO W7800, 32 GB | Läuft gut | 49 bis 90 Token/s | 32 GB davon 31,2 GB nutzbar |
| NVIDIA RTX PRO 5000 Blackwell, 48 GB | Läuft gut | 115 bis 183 Token/s | 48 GB davon 47,2 GB nutzbar |
| NVIDIA RTX 6000 Ada Generation, 48 GB | Läuft gut | 89 bis 142 Token/s | 48 GB davon 47,2 GB nutzbar |
| AMD Radeon PRO W7900, 48 GB | Läuft gut | 69 bis 129 Token/s | 48 GB davon 47,2 GB nutzbar |
| NVIDIA RTX A6000, 48 GB | Läuft gut | 74 bis 118 Token/s | 48 GB davon 47,2 GB nutzbar |
| NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell, 96 GB | Läuft gut | 141 bis 225 Token/s | 96 GB davon 95,2 GB nutzbar |
| Grafikkarte | Urteil | Tempo | Speicher |
|---|---|---|---|
| NVIDIA RTX PRO 5000 Blackwell, 48 GB | Läuft gut | 48 bis 77 Token/s | 48 GB davon 47,2 GB nutzbar |
| NVIDIA RTX 6000 Ada Generation, 48 GB | Läuft gut | 36 bis 57 Token/s | 48 GB davon 47,2 GB nutzbar |
| AMD Radeon PRO W7900, 48 GB | Läuft gut | 27 bis 50 Token/s | 48 GB davon 47,2 GB nutzbar |
| NVIDIA RTX A6000, 48 GB | Läuft gut | 29 bis 46 Token/s | 48 GB davon 47,2 GB nutzbar |
| NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell, 96 GB | Läuft gut | 62 bis 99 Token/s | 96 GB davon 95,2 GB nutzbar |
| Grafikkarte | Urteil | Tempo | Speicher |
|---|---|---|---|
| NVIDIA RTX PRO 5000 Blackwell, 48 GB | Läuft gut | 48 bis 77 Token/s | 48 GB davon 47,2 GB nutzbar |
| NVIDIA RTX 6000 Ada Generation, 48 GB | Läuft gut | 36 bis 57 Token/s | 48 GB davon 47,2 GB nutzbar |
| AMD Radeon PRO W7900, 48 GB | Läuft gut | 27 bis 50 Token/s | 48 GB davon 47,2 GB nutzbar |
| NVIDIA RTX A6000, 48 GB | Läuft gut | 29 bis 46 Token/s | 48 GB davon 47,2 GB nutzbar |
| NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell, 96 GB | Läuft gut | 62 bis 99 Token/s | 96 GB davon 95,2 GB nutzbar |
Alle Geräte und Grafikkarten für Cohere Labs North Mini Code 1.0
Varianten
Der Bedarf gilt für 4.096 Token Kontext. Dabei bleibt Ollama, wenn Sie nach dem Start „/set parameter num_ctx 4096“ eingeben.
| Variante | Datei | Speicherbedarf | Startbefehl |
|---|---|---|---|
| Q3_K_M | 14,2 GB | 18,4 GB | ollama run hf.co/unsloth/North-Mini-Code-1.0-GGUF:UD-Q3_K_M |
| Q4_K_M | 19,2 GB | 23,5 GB | ollama run hf.co/unsloth/North-Mini-Code-1.0-GGUF:UD-Q4_K_M |
| Q5_K_M | 22,9 GB | 27,3 GB | ollama run hf.co/unsloth/North-Mini-Code-1.0-GGUF:UD-Q5_K_M |
| Q6_K | 25,5 GB | 29,9 GB | ollama run hf.co/unsloth/North-Mini-Code-1.0-GGUF:UD-Q6_K |
| Q8_0 | 32,4 GB | 37,0 GB | ollama run hf.co/unsloth/North-Mini-Code-1.0-GGUF:Q8_0 |
| BF16 | 61,0 GB | 66,1 GB | In mehrere Dateien aufgeteilt, mit Ollama nicht direkt startbar. |
Varianten
Der Bedarf gilt für 16.384 Token Kontext. Dabei bleibt Ollama, wenn Sie nach dem Start „/set parameter num_ctx 16384“ eingeben.
| Variante | Datei | Speicherbedarf | Startbefehl |
|---|---|---|---|
| Q3_K_M | 14,2 GB | 27,8 GB | ollama run hf.co/unsloth/North-Mini-Code-1.0-GGUF:UD-Q3_K_M |
| Q4_K_M | 19,2 GB | 32,9 GB | ollama run hf.co/unsloth/North-Mini-Code-1.0-GGUF:UD-Q4_K_M |
| Q5_K_M | 22,9 GB | 36,7 GB | ollama run hf.co/unsloth/North-Mini-Code-1.0-GGUF:UD-Q5_K_M |
| Q6_K | 25,5 GB | 39,3 GB | ollama run hf.co/unsloth/North-Mini-Code-1.0-GGUF:UD-Q6_K |
| Q8_0 | 32,4 GB | 46,4 GB | ollama run hf.co/unsloth/North-Mini-Code-1.0-GGUF:Q8_0 |
| BF16 | 61,0 GB | 75,5 GB | In mehrere Dateien aufgeteilt, mit Ollama nicht direkt startbar. |
Varianten
Der Bedarf gilt für 8.192 Token Kontext. Dabei bleibt Ollama, wenn Sie nach dem Start „/set parameter num_ctx 8192“ eingeben.
| Variante | Datei | Speicherbedarf | Startbefehl |
|---|---|---|---|
| Q3_K_M | 14,2 GB | 21,5 GB | ollama run hf.co/unsloth/North-Mini-Code-1.0-GGUF:UD-Q3_K_M |
| Q4_K_M | 19,2 GB | 26,6 GB | ollama run hf.co/unsloth/North-Mini-Code-1.0-GGUF:UD-Q4_K_M |
| Q5_K_M | 22,9 GB | 30,4 GB | ollama run hf.co/unsloth/North-Mini-Code-1.0-GGUF:UD-Q5_K_M |
| Q6_K | 25,5 GB | 33,1 GB | ollama run hf.co/unsloth/North-Mini-Code-1.0-GGUF:UD-Q6_K |
| Q8_0 | 32,4 GB | 40,1 GB | ollama run hf.co/unsloth/North-Mini-Code-1.0-GGUF:Q8_0 |
| BF16 | 61,0 GB | 69,3 GB | In mehrere Dateien aufgeteilt, mit Ollama nicht direkt startbar. |
Varianten
Der Bedarf gilt für 32.768 Token Kontext. Dabei bleibt Ollama, wenn Sie nach dem Start „/set parameter num_ctx 32768“ eingeben.
| Variante | Datei | Speicherbedarf | Startbefehl |
|---|---|---|---|
| Q3_K_M | 14,2 GB | 40,3 GB | ollama run hf.co/unsloth/North-Mini-Code-1.0-GGUF:UD-Q3_K_M |
| Q4_K_M | 19,2 GB | 45,4 GB | ollama run hf.co/unsloth/North-Mini-Code-1.0-GGUF:UD-Q4_K_M |
| Q5_K_M | 22,9 GB | 49,2 GB | ollama run hf.co/unsloth/North-Mini-Code-1.0-GGUF:UD-Q5_K_M |
| Q6_K | 25,5 GB | 51,8 GB | ollama run hf.co/unsloth/North-Mini-Code-1.0-GGUF:UD-Q6_K |
| Q8_0 | 32,4 GB | 58,9 GB | ollama run hf.co/unsloth/North-Mini-Code-1.0-GGUF:Q8_0 |
| BF16 | 61,0 GB | 88,0 GB | In mehrere Dateien aufgeteilt, mit Ollama nicht direkt startbar. |
Varianten
Der Bedarf gilt für 32.768 Token Kontext. Dabei bleibt Ollama, wenn Sie nach dem Start „/set parameter num_ctx 32768“ eingeben.
| Variante | Datei | Speicherbedarf | Startbefehl |
|---|---|---|---|
| Q3_K_M | 14,2 GB | 40,3 GB | ollama run hf.co/unsloth/North-Mini-Code-1.0-GGUF:UD-Q3_K_M |
| Q4_K_M | 19,2 GB | 45,4 GB | ollama run hf.co/unsloth/North-Mini-Code-1.0-GGUF:UD-Q4_K_M |
| Q5_K_M | 22,9 GB | 49,2 GB | ollama run hf.co/unsloth/North-Mini-Code-1.0-GGUF:UD-Q5_K_M |
| Q6_K | 25,5 GB | 51,8 GB | ollama run hf.co/unsloth/North-Mini-Code-1.0-GGUF:UD-Q6_K |
| Q8_0 | 32,4 GB | 58,9 GB | ollama run hf.co/unsloth/North-Mini-Code-1.0-GGUF:Q8_0 |
| BF16 | 61,0 GB | 88,0 GB | In mehrere Dateien aufgeteilt, mit Ollama nicht direkt startbar. |
Quelle: https://huggingface.co/unsloth/North-Mini-Code-1.0-GGUF
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