North Micro Vision Instruct
CohereОткрытые весаApache 2.0 · Коммерческое использование
Описание
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.
Дата выхода
2026-08-12
Параметры
2.4B
Длина контекста
—
Модальности
—
Радар способностей
60
general
0
coding
40
reasoning
34
scienceоцен.
28
agents
70
multimodal
При отсутствии специализированных научных бенчмарков Science оценивается по научным категориям LLM Stats или на основе рассуждений.
Рейтинги
| Домен | #Место | Оценка | Источник |
|---|---|---|---|
| Мультимодальный рейтинг | 148 | 12.0 | LS |
Оценки бенчмарков (LLM Stats)
(LLM Stats (zeroeval))Chat
IFEvalGoogle Research (2023)
74.9%Сам.
Multi-IF
37.3%Сам.
General
MMLU
50.4%Сам.
Language
MMLU-Pro
30.7%Сам.
Reasoning
ChartQAMasry et al. (2022)
80.8%Сам.
CharXiv-D
60.0%Сам.
Vision
DocVQADocVQA (2020)
92.1%Сам.
OCRBench
79.2%Сам.
AI2D
77.5%Сам.
RefCOCO-avg
0.73 / 100Сам.
CountBench
0.72 / 100Сам.
MMBench-V1.1
68.7%Сам.
InfoVQA
65.2%Сам.
RealWorldQA
62.2%Сам.
Hallusion Bench
61.5%Сам.
BLINK
52.7%Сам.
MMStar
51.8%Сам.
OCRBench-V2 (en)
36.7%Сам.
MMMU (val)
32.9%Сам.
Индексы оценки AA
(Artificial Analysis)Нет данных AA оценки
Оценки категорий LLM Stats
(LLM Stats (zeroeval))Image To Text70
Spatial Reasoning70
Grounding70
Chat60
Instruction Following60
Multimodal60
Reasoning60
Structured Output60
General60
Vision60
3d50
Language40
Legal40
Math40
Finance40
Healthcare40
Communication40
Цены
Нет данных о ценах
Скорость
Нет данных о скорости
Рейтинг цен провайдеров
Нет данных провайдеров