#334

North Mini Code

Cohere Rilis: 2026-06-18 Diuji pada: 2026-10-01 03:03 cohere/north-mini-code::medium

30B total (3B aktif)MoESumber terbuka

(medium) (default)

Ringkasan

North Mini Code mendapat skor 5.4 di AI BENCHY dan berada di peringkat #334. Model ini memiliki reliabilitas 8.9, tingkat keberhasilan 42.0%, total biaya $0.000, dan waktu respons rata-rata 140.39s.

Yang membuat North Mini Code unik: Model ini paling menonjol di Trik anti-AI, dengan peringkat #2, sementara Spesifik domain adalah area terlemahnya di #14. Total biaya benchmark-nya sangat rendah untuk kisaran skornya. Model ini memakai token reasoning yang sangat tinggi, yang bisa menjelaskan run yang lebih lambat atau lebih mahal.

Fakta model

Ditelaah pada 2026-08-12

Dilaporkan

Parameter: 30B total (3B aktif)
Arsitektur: MoE
Ketersediaan: Sumber terbuka
Lisensi: Apache-2.0

Sumber parameter Sumber ketersediaan

Skor

5.4

Konsistensi

8.6

Keandalan

8.9

Total biaya (harga saat ini)

$0.000

Total token output

1,359,341

Total token input

166,347

Harga input

$0.000 / 1M

Harga output

$0.000 / 1M

Harga baca cache

T/A

Harga tulis cache

T/A

Harga cache berlaku untuk token input. Pembacaan memakai kembali prompt tersimpan; penulisan menyimpannya dan dapat menambah biaya. Token output menggunakan harga output.

Tes benar

Tes Salah: 15

Tingkat lulus per percobaan: 42.0%

Cakupan benchmark: 61/69 percobaan (Target: 3 pengulangan per tes)

Tes tidak stabil

Tes tidak stabil memiliki hasil campuran antar run (setidaknya satu lulus dan satu gagal).

Waktu respons (rata-rata)

140.39s

Waktu respons (maks): 786.72s

Waktu respons (total): 3229.07s

Jawaban salah: 10 Format tambahan: 2 Kesalahan API: 1 Pemanggilan alat tidak valid: 1 Kedaluwarsa: 1

Hamster playing table tennis

Prompt: Create a detailed SVG illustration of a hamster playing table tennis.

#334 North Mini Code

medium

Biaya: $0.000
Waktu: 51.8s
Token: 12,460 tok

Riwayat run

Diuji pada	Skor	Keandalan	Total Biaya	Bandingkan
2026-10-01 03:03 Uji ulang	5.4	8.9	$0.000	Run saat ini
2026-07-16 23:46 Tes baru ditambahkan	5.9	8.6	$0.000	Bandingkan
2026-06-18 09:44 Run awal	5.8	8.5	$0.000	Bandingkan

Run ini menggunakan suite benchmark yang berbeda. Perhatikan perubahan suite saat membaca pergerakan historis.

Perbandingan run

Run	Cakupan benchmark	Skor	Konsistensi	Keandalan	Tes benar	Tes tidak stabil	Total token output	Total token input	Total Biaya	Waktu respons (rata-rata)
2026-10-01 03:03 · Run saat ini	61/69 percobaan	5.4	8.6	8.9	8/23	4	1,359,341	166,347	$0.000	140.39s
2026-07-16 23:46 · Tes baru ditambahkan	58/66 percobaan	5.9	8.5	8.6	9/22	4	1,766,801	81,813	$0.000	137.11s
Selisih	—	-0.5	+0.1	+0.3	-1	0	-407460	+84534	$0.000	+3285ms

Cakupan benchmark berbeda: 61/69 percobaan (Target: 3 pengulangan per tes) dibanding 58/66 percobaan (Target: 3 pengulangan per tes). Total dan metrik yang dipengaruhi pengulangan tidak dapat dibandingkan secara langsung.

Kedua run ini menggunakan suite benchmark yang berbeda, jadi selisihnya mencerminkan perubahan model sekaligus perubahan suite.

Grafik

Pilih model pertama, lalu klik model kedua untuk membuka halaman berdampingan.

Model teratas berdasarkan skor

Skor vs Total Biaya

Waktu respons (rata-rata)

Skor vs Waktu respons (rata-rata)

Total token output

Skor vs Total token output

Perbandingan Cepat

Rincian Kategori

Kategori	Skor	Konsistensi
Tugas agen	3.9	9.6
Trik anti-AI	8.4	10.0
Pemrograman	4.5	4.9
Gabungan	2.9	5.8
Parsing dan ekstraksi data	10.0	10.0
Spesifik domain	2.9	7.2
Kecerdasan umum	5.1	10.0
Kepatuhan instruksi	9.8	10.0
Pemecahan teka-teki	3.3	10.0
Pemanggilan alat	10.0	10.0
Pengetahuan umum	3.0	10.0

North Mini Code

Fakta model

Hamster playing table tennis

#334 North Mini Code

Grafik

Model teratas berdasarkan skor

Skor vs Total Biaya

Waktu respons (rata-rata)

Skor vs Waktu respons (rata-rata)

Total token output

Skor vs Total token output

Perbandingan Cepat

Rincian Kategori

Model yang Dibandingkan