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 | 148 | 12.0 | LS |
基準測試分數 (LLM Stats)
(LLM Stats (zeroeval))Chat
IFEvalGoogle Research (2023)
74.9%自報
Multi-IF
37.3%自報
General
MMLU
50.4%自報
Language
MMLU-Pro
30.7%自報
Reasoning
ChartQAMasry et al. (2022)
80.8%自報
CharXiv-D
60.0%自報
Vision
DocVQADocVQA (2020)
92.1%自報
OCRBench
79.2%自報
AI2D
77.5%自報
RefCOCO-avg
0.73 / 100自報
CountBench
0.72 / 100自報
MMBench-V1.1
68.7%自報
InfoVQA
65.2%自報
RealWorldQA
62.2%自報
Hallusion Bench
61.5%自報
BLINK
52.7%自報
MMStar
51.8%自報
OCRBench-V2 (en)
36.7%自報
MMMU (val)
32.9%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))Image To Text70
Spatial Reasoning70
Grounding70
Chat60
Instruction Following60
Multimodal60
Reasoning60
Structured Output60
General60
Vision60
3d50
Language40
Legal40
Math40
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