Model Releases
Hermes 4 405B: La Nueva Era del Razonamiento Abierto
NousResearch presenta Hermes 4, un modelo de 405B parámetros construido sobre Llama 3.1 que redefine el razonamiento híbrido y las llamadas a funciones en el ecosistema open-source.
28 de agosto de 2025
Model ReleaseHermes 4
Introducción: El Salto de Hermes 4
NousResearch ha lanzado oficialmente Hermes 4, la culminación de su serie de modelos de alto rendimiento diseñados para democratizar la inteligencia artificial avanzada. Publicado el 28 de agosto de 2025, este modelo representa un salto cualitativo significativo en el razonamiento híbrido dentro del ecosistema de pesos abiertos. No es simplemente una mejora incremental sobre sus predecesores, sino una reestructuración fundamental de cómo los modelos procesan instrucciones complejas y adoptan roles específicos.
Para los ingenieros de IA y desarrolladores, este lanzamiento significa nuevas herramientas poderosas para la automatización, la creación de agentes autónomos y la resolución de problemas complejos. La arquitectura subyacente ha sido refinada para minimizar alucinaciones y maximizar la precisión en tareas estructuradas, lo que la convierte en una opción viable para despliegues empresariales que requieren fiabilidad y transparencia en el código abierto.
La importancia de Hermes 4 radica en su capacidad para operar como un modelo de razonamiento híbrido, combinando la potencia de los grandes parámetros con la eficiencia de la salida estructurada. Esto permite que los sistemas generen respuestas que no solo son inteligentes, sino también ejecutables y fáciles de integrar en flujos de trabajo de software existentes sin necesidad de procesamiento post-humo extensivo.
- Fecha de lanzamiento: 28 de agosto de 2025
- Proveedor: NousResearch
- Base: Llama 3.1
- Estado: Open Source (Pesos Abiertos)
Características y Arquitectura Técnica
Hermes 4 se basa en la arquitectura robusta de Llama 3.1, pero incorpora optimizaciones profundas en sus capas de atención y mecanismos de salida. Cuenta con 405 mil millones de parámetros, lo que lo sitúa entre los modelos más grandes del ecosistema open-weight actual. Esta escala masiva permite capturar patrones lingüísticos y lógicos que modelos más pequeños no pueden replicar con la misma fidelidad.
Una de sus características más destacadas es su ventana de contexto, que alcanza los 131,000 tokens. Esto permite manejar documentos legales extensos, repositorios de código completos o historiales de conversaciones largas sin perder coherencia. Además, el modelo destaca por sus capacidades avanzadas de llamadas a funciones y salida estructurada, esenciales para la creación de agentes autónomos que deben interactuar con APIs externas de manera segura y predecible.
La arquitectura también incluye mejoras en la adopción de personas y la consistencia de las respuestas, observadas en las sondas cualitativas del informe técnico. El modelo está diseñado para mantener su rol asignado durante interacciones prolongadas, reduciendo la deriva de la personalidad que a menudo afecta a los modelos de gran contexto.