Hermes 3 技术报告解读：405B 全参数微调到底做了什么
2024年8月，Nous Research 发布了 Hermes 3，这是当时开源社区里最大胆的一步棋——直接对 Meta 的 Llama 3.1 405B 做全参数微调。要知道，405B 参数量的模型，光是推理就够呛了，居然还有人想把它完...
模型详解
共 10 篇文章
Hermes 4 深度体验：混合推理模式用起来到底怎么样
Hermes 4 是 Nous Research 在 2025 年推出的重磅升级，基于 Llama 3.1 架构，提供 14B、70B 和 405B 三个版本。但真正让人兴奋的不是参数量的变化，而是它引入的混合推理模式——模型在回答之前，可...
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...
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...