Hermes 4.3 与 Psyche 网络：去中心化训练真能行？
2025 年，Nous Research 做了一件很多人没预料到的事——他们没有继续用传统的集中式 GPU 集群来训练下一代 Hermes，而是选择了一条完全不同的路：用去中心化的 Psyche 训练网络来完成 Hermes 4.3 的训练...
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Hermes 2 Pro 技术回顾：开源 Function Calling 的起点
在大模型的发展历程中，有些模型因为参数量大而被记住，有些因为跑分高而被记住。Hermes 2 Pro 被记住的理由不太一样——它是开源社区第一批把 Function Calling（函数调用/工具调用）做到真正可用的模型之一。 今...
Hermes 模型进化全记录：从 13B 到 405B 的每一次跃迁
如果要在开源大模型领域选一个”连续剧”，Hermes 系列绝对排得上号。从 2023 年中到 2025 年，Ryan Teknium 带领的 Nous Research 团队一路迭代，把 Hermes 从一个小众微调模型做成了下载量超过 3...
Hermes 在 RefusalBench 上的成绩：重新理解模型安全与自由的边界
当一个 AI 模型拒绝回答你的正常问题时，你会是什么感受？ 可能你只是想问一个关于化学反应的问题，模型却说”我不能提供可能被用于制造危险物质的信息”。或者你想写一个虚构的犯罪小说场景，模型告诉你”我无法协助创作涉及暴力的内容”。 这种现象叫...
Hermes 的训练数据揭秘：OpenHermes 数据集是怎么做出来的
在大模型领域有句老话：”模型好不好，七分靠数据，三分靠算法。” 这话可能有点夸张，但数据的重要性确实怎么强调都不为过。 Hermes 系列能从一众微调模型中脱颖而出，训练数据的质量是最关键的因素之一。今天就来聊聊 Hermes 背后的数据工...
从 4K 到 512K：Hermes 各版本上下文窗口进化史
上下文窗口（Context Window）可能是普通用户最容易感知到的一个模型参数。你往对话框里粘贴一篇长文章，模型说”太长了处理不了”——这就是上下文窗口的限制。 Hermes 系列从最初的 2K 一路扩展到 512K，每次扩展背后都涉及...
DeepHermes 与深度推理：开源模型也能像 o1 一样思考
2024 年 9 月，OpenAI 发布 o1 模型，整个行业第一次见识到了”让模型花时间想一想”能带来多大的提升。o1 在数学竞赛题上的表现让一堆研究者大呼看不懂——一个语言模型怎么能做对这么难的数学题？ 答案就两个字：推理。 o1 在生...
读懂 Hermes 的跑分：MATH-500、AIME、GPQA 各是什么
每次有新模型发布，铺天盖地的跑分数据就来了：MATH-500 得了多少分、AIME 多少分、GPQA 多少分……一堆缩写看得人头大。 这些测试到底在测什么？Hermes 4 的那些分数代表什么水平？普通人应该怎么看待这些跑分？ 这篇文章尽量...
Hermes Agent 完全指南：这个自进化 AI 助手到底强在哪里
先回答一个最基本的问题2026 年了，AI Agent 框架一抓一大把。AutoGPT、CrewAI、LangGraph……每隔几周就冒出一个新的。那 Hermes Agent 凭什么值得你花时间了解？ 我的回答很直接：因为它会自己变强。 ...
十分钟搞定 Hermes Agent：从安装到跑通的保姆级教程
别被「Agent 框架」这四个字吓到很多人一听到「AI Agent 框架」就觉得安装过程肯定很复杂——要装一堆依赖、配一堆环境变量、折腾半天 Docker。 Hermes Agent 不是这样的。它的安装体验更接近装一个 CLI 工具：一条...
Hermes Agent 架构拆解：ReAct 循环与工具调用机制
从一个简单的问题开始当你对 Hermes Agent 说「帮我查一下当前服务器的内存使用情况」，从你按下回车到收到回复，中间到底发生了什么？ 这个看似简单的过程，背后是一套精心设计的推理-执行循环。理解这套机制，能帮你更好地使用 Herme...
Hermes Agent 的灵魂功能：自动技能生成系统详解
用一个类比开场想象你新入职一家公司，第一天什么都不熟悉，完成一个部署任务要查各种文档、问同事、反复试错，可能折腾大半天。但你是个有心人——做完之后，你写了一篇详细的操作笔记存在自己的知识库里。 三个月后，新来一个同事问你怎么做同样的部署。你...