Cohere30B (3B active)~19 GB VRAM przy Q4_K_M

North Mini Code 1.0 30B-A3B — VRAM, szybkość i lokalna konfiguracja

Name: LLM Configurator — GPU VRAM Checker
Author: LLM Configurator

Autor: Jakub Rusinowski · Ostatnia aktualizacja: 11 września 2026

All 30B of parameters stay resident — about 18.9 GB at Q4_K_M, so a 24 GB card holds it comfortably — but only ~3B activate per token, which is what makes it quick enough to sit behind an interactive coding agent. 256K context, 64K max generation, Apache 2.0. Cohere tuned it for three jobs specifically: code generation, agentic software engineering, and terminal tasks.

North Mini Code 1.0 30B-A3B potrzebuje około 19 GB VRAM przy Q4_K_M — skwantyzowane wagi plus narzut frameworka, bez pamięci podręcznej KV. Na Apple Silicon ta wartość pochodzi z pamięci zunifikowanej.

Logika82

Kreatywność72

Kod89

VRAM i szybkość według kwantyzacji

Liczone dla NVIDIA RTX 4090 (24 GB). Tylko wagi i narzut: architektura tego modelu nie jest opublikowana, więc nie doliczamy pamięci KV.

Kwant.	VRAM	Szybkość (szac.)	Dopasowanie
Q2_K 2.63 bpw	10.7 GB	~212 tok/s	Mieści się
Q3_K_M 3.41 bpw	13.6 GB	~196 tok/s	Mieści się
Q4_K_M 4.83 bpw	18.9 GB	~172 tok/s	Mieści się
Q5_K_M 5.67 bpw	22.1 GB	~160 tok/s	Na styk
Q6_K 6.56 bpw	25.4 GB	~22 tok/s	Częściowo w RAM
Q8_0 8.50 bpw	32.7 GB	~20 tok/s	Częściowo w RAM
F16 16.00 bpw	60.8 GB	—	Za duży

Czarny znacznik = dostępna pamięć na NVIDIA RTX 4090 (24 GB). Szacunki z modelu przepustowości pamięci opisanego na stronie metodologii. Kalkulator VRAM dla North Mini Code 1.0 30B-A3B →

Uruchom North Mini Code 1.0 30B-A3B

Najtańsze GPU z naszego katalogu, które uruchomi North Mini Code 1.0 30B-A3B, to AMD Radeon RX 7900 XTX (24 GB).

Kup ten sprzęt AMD Radeon RX 7900 XTX 24GB — 24 GB VRAM · 355 W board power Uruchom w chmurze RTX 4090 w RunPod — od $0.34/godz. · stawka sprawdzona 2026-07

lub porównaj w Vast.ai od $0.35/godz. (typical low · varies)

Jako partner Amazon zarabiamy na kwalifikujących się zakupach. Linki do chmurowych GPU są linkami polecającymi — możemy otrzymać prowizję bez dodatkowych kosztów dla Ciebie.

Ujawnienie afiliacyjne: Niektóre odnośniki na tej stronie to linki afiliacyjne — jeśli dokonasz zakupu za ich pośrednictwem, LLM Configurator może otrzymać prowizję bez dodatkowych kosztów dla Ciebie. Jako uczestnik programu Amazon Associates, LLM Configurator zarabia na kwalifikujących się zakupach.

AMD Radeon RX 7900 XTX 24GB

24 GB VRAM · 355 W board power

Ceny w 2026 są niestabilne — sprawdź aktualną ofertę.

Sprawdź cenę na Amazon

Jak uruchomić North Mini Code 1.0 30B-A3B

Zainstaluj Ollama, a potem uruchom:

$ollama run north-mini-code

Wagi na Hugging Face: CohereLabs/North-Mini-Code-1.0 ↗

Specyfikacja

Verified — Checked against the primary source — the model card or the vendor spec page — and corroborated by a second independent source.

Parametry: 30 Billion (3B active)
Okno kontekstu: 256,000
Architektura: Sparse MoE Transformer
Dostawca: Cohere
Licencja: Apache 2.0
Practical deployment: Single consumer GPU
Określono przy: Q4_K_M
RAM systemowy: 32 GB
Rekord zaktualizowany: 2026-09-11

LicencjaApache-2.0Użycie komercyjne dozwolone

Commercial use permitted. No usage restrictions beyond attribution.

Jakość i zastosowania

Wyniki opublikowane przez autorów modelu lub niezależnego oceniającego — jakość, nie przepustowość, i nie mierzone przez nas.

Najlepszy doagentic codingsoftware engineeringcodingconsumer gpu

Benchmark	Wynik	Źródło
Coding Index	33.4 / 100 pts	deklaracja producenta · https://cohere.com/blog/north-mini-code

Czy uruchomię North Mini Code 1.0 30B-A3B na moim GPU?

North Mini Code 1.0 30B-A3B — najczęściej zadawane pytania

How much VRAM does North Mini Code 1.0 30B-A3B need?

About 19 GB at Q4_K_M — quantized weights plus framework overhead, before any KV cache. The cache grows with context length and is added on top; the table above folds it in. Apple Silicon counts unified memory toward the same figure.

Does North Mini Code 1.0 30B-A3B run on an RTX 4090 (24 GB)?

Yes. North Mini Code 1.0 30B-A3B needs about 19 GB at Q4_K_M, inside a 24 GB card, at an estimated 172 tokens/sec.

How do I run North Mini Code 1.0 30B-A3B locally?

Install Ollama and run `ollama run north-mini-code`. That pulls the weights and starts a local OpenAI-compatible endpoint; after the download nothing leaves the machine.