North Micro Vision Instruct

Name: North Micro Vision Instruct
Author: Cohere

Мультимодальная

Cohere

Компактная vision-language модель с открытыми весами (2.4B) и поддержкой изображений в нативном разрешении: VQA, описание изображений, grounding, OCR, графики и документы. Состоит из собственного визуального энкодера на 400M на основе SigLIP 2 и языковой основы North Micro на 2B в стиле Command A+. Многоязычная, работает с несколькими изображениями; контекст языковой модели — 128K, мультимодальное обучение проверено до 8K. Не является моделью рассуждения и не вызывает инструменты; предназначена для прототипирования и дообучения.

Сравните North Micro Vision Instruct с GPT-6 и Claude вживую

Бесплатная ИИ-Арена: две нейросети отвечают вслепую

Основные характеристики

Параметры

2.4B

Контекст

Дата выпуска

12 августа 2026 г.

Индекс

-5.6

API документация Репозиторий Веса модели Блог с результатами

Временная шкала

Ключевые даты в истории модели

Анонс

12 августа 2026 г.

Последнее обновление

24 октября 2026 г.

Сегодня

25 октября 2026 г.

Технические характеристики

Параметры

2.4B

Токены обучения

Граница знаний

Семейство

Возможности

МультимодальностьZeroEval

Результаты бенчмарков

Показатели производительности модели на различных тестах и бенчмарках

Общие знания

Тесты на общие знания и понимание

MMLU

Таблица карточки модели HF (MMLU test через VLMEvalKit) • данные разработчика

50.4%

Мультимодальность

Работа с изображениями и визуальными данными

AI2D

Таблица карточки модели HF (AI2D_TEST через VLMEvalKit) • данные разработчика

77.5%

ChartQA

Таблица карточки модели HF (ChartQA Test через VLMEvalKit) • данные разработчика

80.8%

DocVQA

Таблица карточки модели HF (DocVQA VAL через VLMEvalKit) • данные разработчика

92.1%

Другие тесты

Специализированные бенчмарки

BLINK

Таблица карточки модели HF (BLINK через VLMEvalKit) • данные разработчика

52.7%

CharXiv-D

Таблица карточки модели HF (CharXiv DQ через VLMEvalKit) • данные разработчика

60.0%

CountBench

Таблица карточки модели HF (CountBench через VLMEvalKit) • данные разработчика

72.5%

Hallusion Bench

Таблица карточки модели HF (HallusionBench через VLMEvalKit) • данные разработчика

61.5%

IFEval

Таблица карточки модели HF (IFEval через VLMEvalKit) • данные разработчика

74.9%

InfoVQA

Таблица карточки модели HF (InfoVQA VAL через VLMEvalKit) • данные разработчика

65.2%

MMBench-V1.1

Таблица карточки модели HF (MMBenchDEV_EN_V11 через VLMEvalKit) • данные разработчика

68.7%

MMLU-Pro

Таблица карточки модели HF (MMLU-Pro test через VLMEvalKit) • данные разработчика

30.7%

MMMU (val)

Таблица карточки модели HF (MMMU DEV_VAL через VLMEvalKit) • данные разработчика

32.9%

MMStar

Таблица карточки модели HF (MMStar через VLMEvalKit) • данные разработчика

51.8%

Multi-IF

Таблица карточки модели на HF (Multi-If через VLMEvalKit) • данные разработчика

37.3%

OCRBench

Таблица карточки модели на HF (OCRBench через VLMEvalKit) • данные разработчика

79.2%

OCRBench-V2 (en)

Таблица карточки модели на HF (OCRBench v2_en через VLMEvalKit) • данные разработчика

36.7%

RealWorldQA

Таблица карточки модели на HF (RealWorldQA через VLMEvalKit) • данные разработчика

62.2%

RefCOCO-avg

Таблица карточки модели на HF (RefCOCO, средний P@1 по 8 сплитам через VLMEvalKit) • данные разработчика

73.2%

Лицензия и метаданные

Лицензия

apache_2_0

Дата анонса

12 августа 2026 г.

Последнее обновление

24 октября 2026 г.

North Micro Vision Instruct

Основные характеристики

Временная шкала

Технические характеристики

Результаты бенчмарков

Общие знания

Мультимодальность

Другие тесты

Лицензия и метаданные

Похожие модели

Gemma 3 4B

Gemma 3n E4B Instructed

Gemma 3n E2B Instructed LiteRT (Preview)

Gemma 3n E2B

Gemma 3n E2B Instructed

Qwen3.5-2B

Qwen2.5-Omni-7B

Command A+