North Micro Vision Instruct
Cohere開源權重Apache 2.0 · 商用許可
描述
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.
發布日期
2026-08-12
參數規模
2.4B
上下文長度
—
支援模態
—
能力雷達圖
60
general
0
coding
40
reasoning
34
science估算
28
agents
70
multimodal
缺少專門科學評測時,Science 由 LLM Stats 科學得分或推理能力估算。
排行榜排名
| 領域 | #排名 | 分數 | 來源 |
|---|---|---|---|
| 多模態榜 | 86 | 18.0 | LS |
基準測試分數 (LLM Stats)
(LLM Stats (zeroeval))3d
BLINK
52.7%自報
Communication
Multi-IF
37.3%自報
Finance
MMLU
50.4%自報
MMLU-Pro
30.7%自報
General
IFEvalGoogle Research (2023)
74.9%自報
MMStar
51.8%自報
MMMU (val)
32.9%自報
Grounding
RefCOCO-avg
0.73 / 100自報
Image To Text
DocVQADocVQA (2020)
92.1%自報
OCRBench
79.2%自報
OCRBench-V2 (en)
36.7%自報
Multimodal
ChartQAMasry et al. (2022)
80.8%自報
AI2D
77.5%自報
MMBench-V1.1
68.7%自報
InfoVQA
65.2%自報
CharXiv-D
60.0%自報
Reasoning
CountBench
0.72 / 100自報
Hallusion Bench
61.5%自報
Spatial Reasoning
RealWorldQA
62.2%自報
AA 評測指數
(Artificial Analysis)暫無 AA 評測資料
LLM Stats 分類評分
(LLM Stats (zeroeval))Spatial Reasoning70
Image To Text70
Grounding70
Multimodal60
Reasoning60
Structured Output60
Instruction Following60
General60
Vision60
3d50
Legal40
Math40
Language40
Finance40
Healthcare40
Communication40
定價
暫無定價資料
速度
暫無速度資料
供應商價格排行
暫無提供商資料