North Micro Vision Instruct
Cohere오픈 웨이트Apache 2.0 · 상업적 사용 가능
설명
Compact open-weight vision-language model (2.4B) with native-resolution image support for VQA, captioning, grounding, OCR, charts, and documents. Custom 400M SigLIP 2-based vision encoder + 2B North Micro LLM backbone (Command A+ style). Multilingual and multi-image. LM context 128K; multimodal training validated to 8K. Not a reasoning/tool-calling model. Intended for prototyping and fine-tuning.
출시일
2026-08-12
파라미터
2.4B
컨텍스트 길이
—
모달리티
—
능력 레이더
60
general
0
coding
40
reasoning
34
science추정
28
agents
70
multimodal
전용 과학 벤치마크가 없을 때 Science는 LLM Stats 과학 점수 또는 추론 능력에서 추정합니다.
랭킹
| 도메인 | #순위 | 점수 | 소스 |
|---|---|---|---|
| 멀티모달 랭킹 | 86 | 18.0 | LS |
벤치마크 점수 (LLM Stats)
(LLM Stats (zeroeval))3d
BLINK
52.7%자체 보고
Communication
Multi-IF
37.3%자체 보고
Finance
MMLU
50.4%자체 보고
MMLU-Pro
30.7%자체 보고
General
IFEvalGoogle Research (2023)
74.9%자체 보고
MMStar
51.8%자체 보고
MMMU (val)
32.9%자체 보고
Grounding
RefCOCO-avg
0.73 / 100자체 보고
Image To Text
DocVQADocVQA (2020)
92.1%자체 보고
OCRBench
79.2%자체 보고
OCRBench-V2 (en)
36.7%자체 보고
Multimodal
ChartQAMasry et al. (2022)
80.8%자체 보고
AI2D
77.5%자체 보고
MMBench-V1.1
68.7%자체 보고
InfoVQA
65.2%자체 보고
CharXiv-D
60.0%자체 보고
Reasoning
CountBench
0.72 / 100자체 보고
Hallusion Bench
61.5%자체 보고
Spatial Reasoning
RealWorldQA
62.2%자체 보고
AA 평가 지수
(Artificial Analysis)AA 평가 데이터가 없습니다
LLM Stats 카테고리 점수
(LLM Stats (zeroeval))Spatial Reasoning70
Image To Text70
Grounding70
Multimodal60
Reasoning60
Structured Output60
Instruction Following60
General60
Vision60
3d50
Legal40
Math40
Language40
Finance40
Healthcare40
Communication40
가격
가격 데이터가 없습니다
속도
속도 데이터가 없습니다
공급자 가격 순위
프로바이더 데이터가 없습니다