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标签：Agent编程×
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10:58shao__meng@shao__meng
精选76°
Cohere 发布了其首个开源编程模型 North Mini Code，采用 MoE 架构（30B 参数，3B 激活），拥有 128 个专家，每 token 激活 8 个。模型支持 256K 输入和 64K 输出上下文，最低可在 1× H100（FP8）上运行。训练采用三阶段后训练方法，包括级联 SFT、可验证奖励强化学习（RLVR）和跨 Harness 泛化，使其在 Agent 编程任务上表现突出。在 SWE-Bench Verified 上 pass@10 达 80.2%，Terminal-Bench v2 pass@10 达 55.1%，并在同量级开源模型中领先。模型原生支持交错思考与工具调用，适合子 Agent 编排、代码审查、终端操作等场景。
AI模型开源模型编程模型Agent编程MoE架构Cohere
推荐理由：Cohere 用 30B 参数实现了超越 120B 模型的 Agent 编程能力，做自动化代码修复和多步软件工程的开发者可以直接用起来，效率提升明显。
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