Model Releases
NousResearch Hermes 4 405B: Новый стандарт открытых моделей с контекстом 131K
Обзор новейшей модели Hermes 4 405B от NousResearch. Узнайте о возможностях функции вызова, контексте и производительности на бенчмарках.
28 августа 2025 г.
Model ReleaseHermes 4
Введение: Что такое Hermes 4 и почему это важно
Компания NousResearch официально представила Hermes 4, флагманскую модель семейства Hermes, выпущенную 28 августа 2025 года. Эта модель представляет собой значительный шаг вперед в области open-weight AI, предлагая гибридные возможности логического мышления, недоступные предыдущим версиям. Hermes 4 405B базируется на архитектуре Llama 3.1, но с существенными модификациями, направленными на улучшение агентских возможностей и работы со структурированными данными.
Для разработчиков и инженеров это означает появление мощного инструмента, способного обрабатывать сложные задачи без необходимости тонкой настройки с нуля. Модель демонстрирует уникальное поведение в качественных исследованиях, включая принятие персон и последовательность ответов. Это делает Hermes 4 идеальным выбором для корпоративных приложений, где надежность и точность критичны, а также для исследований в области автономных агентов.
- Дата выпуска: 28 августа 2025 года
- База: Llama 3.1 405B
- Тип: Open-Weight
- Фокус: Reasoning и Function Calling
Ключевые особенности и архитектура
Архитектура Hermes 4 405B оптимизирована для обработки огромных объемов информации. Модель поддерживает контекстное окно размером 131 000 токенов, что позволяет загружать и анализировать целые репозитории кода или длинные юридические документы за один проход. Важнейшим обновлением стала интеграция продвинутого вызова функций (function calling) и генерации структурированного вывода.
В отличие от стандартных LLM, Hermes 4 лучше справляется с многоступенчатыми логическими задачами. Технические отчеты показывают, что модель демонстрирует улучшенную согласованность ответов и способность к принятию сложных персон. Это достигается за счет модификаций в механизме внимания и пост-обработке токенов, что позволяет модели лучше понимать инструкции по формату вывода.
- Параметры: 405 миллиардов
- Контекст: 131K токенов
- Функции: Advanced Function Calling
- Лицензия: Open Weight
Производительность и бенчмарки
На независимых платформах, таких как Benchable.ai, Hermes 4 показывает результаты, превосходящие многие закрытые аналоги. На тесте MMLU модель достигает 88.5% точности, что является эталонным показателем для 405B класса. В задачах программирования на HumanEval Hermes 4 демонстрирует 94% успеха, что критически важно для автоматизации разработки.
Особое внимание стоит уделить RefusalBench, где модель доминирует, показывая минимальное количество отказов в выполнении сложных запросов. Качественные пробы также подтверждают, что модель меньше склонна к галлюцинациям при работе с фактами. Это делает её предпочтительной для RAG-систем, где точность извлечения информации является приоритетом.