Cohere North Mini Code — 무료로 쓰는 30B 오픈웨이트 코딩 에이전트

코딩 에이전트용으로 특화된 오픈웨이트 모델이 필요하신가요? Cohere가 2026년 6월 공개한 North Mini Code는 전체 300억 개 파라미터 중 토큰당 30억 개만 활성화하는 MoE(Mixture-of-Experts) 구조로, 단일 H100 GPU에서 돌아가면서도 대형 모델들을 앞지르는 코딩 성능을 보여줍니다. 게다가 Apache 2.0 라이선스로 상업적 이용까지 허용되고, OpenCode의 Kilo 프로바이더에서 무료로 바로 호출할 수 있습니다.

1. Cohere는 어떤 회사인가

Cohere는 2019년 캐나다 토론토에서 설립된 AI 기업입니다. 창업자는 구글 브레인 출신으로 트랜스포머 논문 "Attention Is All You Need"의 공저자인 Aidan Gomez를 비롯해 Ivan Zhang, Nick Frosst까지, 모두 전 구글 연구원들입니다.

Cohere는 그동안 기업용 LLM 시장에 집중해 왔습니다. 검색·RAG에 강한 Command R 시리즈와 고성능 플래그십 Command A, 그리고 검색 품질을 끌어올리는 Rerank API가 대표작입니다. 쉽게 말해 "개발자 취향의 오픈소스"보다는 "기업이 돈 내고 쓰는 AI"로 이름을 알린 회사입니다.

North Mini Code는 그런 Cohere가 처음으로 내놓은 개발자향 오픈웨이트 모델이자, 새로운 모델 패밀리 'North'의 첫 번째 주자라는 점에서 의미가 큽니다. 기업용에서 개발자 커뮤니티로 발을 넓힌 전략적 변곡점인 셈입니다.

2. 모델 스펙 한눈에 보기

핵심은 효율성입니다. 300억 개 파라미터를 통째로 쓰는 게 아니라, 라우터가 토큰마다 128개 전문가 중 8개만 골라 활성화합니다. 실제 연산량은 30억 파라미터급 모델과 비슷하면서도, 전체 용량은 300억 파라미터의 지식을 품고 있는 구조입니다.

3. 주요 특징

Agentic Coding에 특화된 학습

North Mini Code는 단순 코드 자동완성을 넘어 에이전틱 소프트웨어 엔지니어링을 목표로 학습됐습니다. 여러 스캐폴드(SWE-Agent, OpenCode 등 다양한 에이전트 하네스)로 훈련했기 때문에 특정 도구에 종속되지 않고, 실제 코딩 에이전트 환경에서 안정적으로 동작하도록 설계됐습니다.

터미널 작업과 서브에이전트 오케스트레이션

Cohere가 공식적으로 내세우는 활용처는 △서브에이전트 오케스트레이션 △아키텍처 매핑 △코드 리뷰 △터미널 기반 작업입니다. 터미널에서 명령을 실행하고 결과를 보고 다음 행동을 결정하는 형태의 작업에 강합니다.

인터리브드 씽킹과 도구 호출

모델은 인터리브드 씽킹(interleaved thinking) — 생각과 생성을 오가며 단계적으로 추론하는 방식 — 과 네이티브 도구 호출(tool/function calling) 을 지원합니다. 복잡한 작업을 여러 단계로 쪼개고, 중간 결과를 보고 도구를 쓰는 에이전트 워크플로우에 맞는 설계입니다.

단일 GPU에서 돌아가는 실용성

300억 파라미터급 모델이지만 MoE 구조 덕분에 단일 H100에서 실행됩니다. 양자화 버전(Q6_K 기준 약 24GB VRAM)은 RTX 3090/4090급 소비자 GPU나 32GB 이상 Apple Silicon Mac에서도 구동이 가능해, API 비용 없이 로컬에서 코딩 에이전트를 돌리고 싶은 팀에게 현실적인 선택지가 됩니다.

4. 벤치마크 성능

Cohere 공식 발표와 Artificial Analysis 측정 기준, North Mini Code의 성적은 다음과 같습니다.

• Artificial Analysis Coding Index: 33.4점 — Qwen3.5(35B-A3B), Gemma 4(26B-A4B), Devstral Small 2(24B Dense)는 물론, Nemotron 3 Super(120B-A12B), Mistral Small 4(119B-A6B), Devstral 2(123B) 같은 훨씬 큰 모델들까지 앞섰습니다. 128개 비교 모델 중 평균(15점)을 크게 웃도는 수치입니다.
• SWE-Bench Verified: 67.6% (pass@1, SWE-Agent 하네스 기준) — 실제 깃허브 이슈 해결 능력을 재는 벤치마크에서 상용 모델 못지않은 해결률을 기록했습니다.
• 출력 속도: 초당 210토큰 — Artificial Analysis 측정에서 오픈 모델 127개 중 8위를 차지했습니다.

다만 정직하게 짚을 점도 있습니다. 순수 코딩 품질의 정점은 여전히 GPT-4급, Claude급 프론티어 모델이 차지하고 있습니다. North Mini Code의 강점은 "프론티어를 이긴다"가 아니라 "API 비용 없이, 데이터를 외부로 보내지 않고, 이정도 성능을 낸다"는 데 있습니다.

5. 무료로 사용하는 방법

OpenCode에서 /models를 입력하거나 Ctrl → X → M을 순서대로 눌러 모델 선택 화면을 엽니다.

모델 목록에서 Cohere: North Mini Code (free) (Kilo)를 선택합니다. 선택하면 즉시 적용됩니다.

CLI로 직접 호출할 수도 있습니다:

opencode run -m kilo/cohere/north-mini-code:free "한 단어로 대답: PONG"

주의: 모델 ID 끝의 :free를 반드시 포함하세요. :free가 없는 cohere/north-mini-code는 다른(유료) 항목입니다. OpenRouter에도 같은 모델이 등록되어 있지만 과금 경로가 다르므로 Kilo의 것을 선택하세요.

2026-10-15 실측: 위 명령으로 호출 성공, 응답 PONG 확인.

6. 이런 분께 추천합니다

• 코딩 에이전트를 공짜로 돌려보고 싶은 분 — OpenCode + Kilo 무료 레인 조합이면 카드 등록 없이 바로 시작할 수 있습니다.
• 사내 코드를 외부 API에 보내기 부담스러운 팀 — 단일 GPU(또는 고사양 로컬 머신)에서 자체 호스팅이 가능해 데이터 프라이버시를 지킬 수 있습니다.
• 터미널 기반 에이전트 워크플로우를 쓰는 개발자 — 에이전트 하네스 친화적으로 학습된 모델이라 OpenCode, SWE-Agent 같은 환경에서 안정적입니다.
• 작은 모델로 큰 작업을 나눠 처리하는 분 — 간단한 작업은 로컬 North Mini Code로, 복잡한 작업만 대형 API 모델로 보내는 "AI 스택" 구성이 실용적입니다.

AIK24 실측 결과

솔직한 한계: 실제 연산량은 3B급이라 복잡한 다단계 추론은 프론티어 모델에 못 미칩니다. Cohere가 기업용 중심 회사라 커뮤니티 지원의 지속성은 지켜봐야 합니다.

한 줄 요약: 30B급 지식, 3B급 연산량, 단일 GPU 구동, Apache 2.0 — 무료 코딩 에이전트 중 가성비 최상위권의 오픈웨이트 모델입니다.

출처: Cohere 공식 블로그 "Introducing North Mini Code", Hugging Face 블로그, Artificial Analysis Coding Index