結論は?
黎問/Nous-Hermes専門官・Nous Researchっていうチームが開発した大規模言語モデル
・LLaMAをベースした大規模言語モデル
・なんでも言ってくれる大規模言語モデル
・GPT-4oと同じレベルなのにオープンソース
つまり?



本音言ってくれるし無料なのに最強のモデルです!
Nous-Hermesの概要:何者だよこいつ?



Nous-Hermesは、Nous ResearchっていうオープンソースAI推進派のチームが開発した大規模言語モデル(LLM)シリーズ。
名前はギリシャ神話のヘルメスから来てるらしい。
情報伝達の神様みたいに、ユーザーの指示を完璧にフォローするってコンセプトだぜ。
特徴はユーザー中心のニュートラルアライメント。他の商用モデルみたいに「これは答えられないよ」って拒否ばっかしない。uncensored(検閲少なめ)で、クリエイティブなロールプレイ、複雑な推論、機能呼び出しが強い。合成データ(主にGPT-4生成)でファインチューニングしてるから、hallucination(幻覚)少なくて信頼性高い。
2023年に初代Nous-Hermes 13Bが出てから、どんどん進化。LlamaやMixtral、Llama 3.1ベースで、2025年現在はHermes 4が最新フラッグシップだよ。
シリーズの歴史と進化:どんどん強くなってんぞおらぁ
- 初代 Nous-Hermes (2023): Llamaベースの13B/7B。300,000以上の指示データでチューニング。ベンチマークで当時の13Bクラストップ。低hallucination、長文応答が売り。
- Nous-Hermes 2 (2023-2024): Llama 2、Mixtral 8x7B、Yi-34B、Mistral 7Bベース。データ量1,000,000エントリ超え。DPO(Direct Preference Optimization)でさらに改善。Mixtral版が特に強くて、コード生成やクリエイティブライティングで評価爆上がり。
- Hermes 3 (2024): Llama 3.1 (8B/70B/405B)ベース。長文コンテキスト保持、多ターン会話、ロールプレイ、内省モノローグ、agentic機能呼び出しが強化。合成データ中心で、Llama 3.1を上回る性能。405B版はフロンティアレベル。
- Hermes 4 (2025最新): Llama 3.1ベースの70B/405B(14Bも?)。ハイブリッド推論モード(<think>タグでCoTオンオフ可能)。データ量60億トークン超え。拒否率低く、数学/コーディング/STEMでChatGPT超えクラス。ニュートラルでユーザー制御最大。









↑ベンチマークチャート例。
HermesシリーズはAGIEval、BigBench、GPT4All、TruthfulQAで常に上位。Hermes 4はRefusalBenchで57%超え(GPT-4oの3倍以上拒否少ない)。
性能比較:他のモデルと比べてどうよ?おぉん?
| モデル | ベース | パラメータ | 強み | ベンチマーク例 | 拒否率 |
|---|---|---|---|---|---|
| Nous-Hermes初代 | Llama | 13B | 低hallucination | 13Bクラス1位多数 | 低 |
| Hermes 2 Mixtral | Mixtral 8x7B | ~46B有効 | クリエイティブ/コード | Mixtral Instruct超え | 低 |
| Hermes 3 405B | Llama 3.1 | 405B | 推論/エージェント | Llama 3.1超え | 低 |
| Hermes 4 70B | Llama 3.1 | 70B | ハイブリッドCoT/STEM | ChatGPT級 | 極低 |
| vs GPT-4o | 閉源 | 不明 | 汎用 | トップ | 高 |
| vs Claude 3.5 | 閉源 | 不明 | 安全重視 | トップ | 高 |



Hermesシリーズはオープンソースなのに商用モデルに匹敵です。
まとめ:今すぐHermes試せ
Nous-Hermes(特にHermes 4)はオープンソースなのに商用級。ローカルならOllamaやLM Studioで5分で起動、ロールプレイ・function calling・長考推論が抜群に強い。



ちなみに、12月にリリースされた最新のHermes 4.3は36BサイズなのにHermes 4 70B並みか超えのフロンティア級で、ローカル動かしやすい神モデル。
拒否少なくて自由度MAX、分散トレーニング(Psycheネットワーク)で未来感満載だぜ。










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