Cohere、開発者向け MoE モデル North Mini Code を公開──30B パラメータで 120B 級のコーディング性能
3B のアクティブパラメータで動作する軽量 MoE 構成ながら、RLVR 学習により SWE-Bench 等のエージェントタスクで巨大モデルを凌駕する実行精度を実現した。
リリース: 2026-06-09 · 読了 4 分何が起きた
30B パラメータの Sparse MoE アーキテクチャを採用し、推論時には 3B パラメータのみが稼働する。
Artificial Analysis Coding Index で 33.4 を記録し、120B 級の Nemotron 3 Super や Mistral Small 4 を上回る性能を達成。
Apache 2.0 ライセンスで公開され、Hugging Face からモデルウェイトのダウンロードが可能。
7万件以上の検証済みタスクを用いた RLVR（検証可能報酬による強化学習）により、ツール利用の正確性を最適化している。
なぜ重要
3B 級の計算コストで 100B 超のモデルに匹敵するコーディング支援が受けられるため、ローカル環境での自律型エージェント構築が現実的な選択肢になる。
特定のフレームワークに依存せず、SWE-Agent や OpenCode など複数のエージェント用ツールセットに汎用的に対応できる堅牢性を備えている。
👁️ 開発者
コーディングエージェントを開発するエンジニアは、高額な商用 API から Apache 2.0 の本モデルへ移行することで、推論コストを大幅に抑えつつ同等の自律修正能力を維持できる。
🇯🇵 日本
[国内 受託開発・DX 支援業] のような、機密コードを外部 API に送れない制約を持つ現場において、オンプレミスの GPU 1 枚（24GB VRAM 前後）で実用的なコーディング自動化環境を完結させる標準モデルとなる。