Les poids sont-ils ouverts et puis-je exécuter Hermes 3 405B localement ?

Oui, les poids sont sur Hugging Face sous NousResearch/Hermes-3-Llama-3.1-405B. Exécuter un 405B localement demande un matériel conséquent ; la plupart utilisent une version GGUF quantifiée et un outil comme Ollama ou LM Studio.

Quel est le coût et quelle est la taille de la fenêtre de contexte ?

Via API, le prix est de 1,00 $ par million de tokens en entrée et 1,00 $ par million de tokens en sortie, avec une fenêtre de contexte de 131 072 tokens.

En quoi Hermes 3 diffère-t-il du Llama-3.1 405B Instruct standard ?

Hermes 3 est un ajustement complet des paramètres qui met l’accent sur la direction utilisateur, des jeux de rôle plus forts, des appels de fonction plus fiables et une meilleure cohérence sur long contexte ; Nous Research le décrit comme compétitif ou supérieur à Llama-3.1 Instruct sur les tâches générales, avec des compromis selon le benchmark spécifique.

Hermes 3 405B Instruct

5705°

#llm #nousresearch #agents #jeu de rôle #programmation #chat

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Nous | contexte de 131 072 tokens | 1,00 $/M en entrée, 1,00 $/M en sortie. Hermes 3 est un modèle de langage généraliste avec de nombreuses améliorations par rapport à Hermes 2, incluant des capacités agentiques avancées, un jeu de rôle bien meilleur, du raisonnement, des conversations multi-tours, une cohérence sur long contexte, et des améliorations globales. Hermes 3 405B est un réglage fin de pointe, full-parameter, du modèle fondation Llama-3.1 405B, axé sur l'alignement des LLMs avec l'utilisateur, avec de puissantes capacités de pilotage et un contrôle donné à l'utilisateur final. La…Nous | contexte de 131 072 tokens | 1,00 $/M en entrée, 1,00 $/M en sortie. Hermes 3 est un modèle de langage généraliste avec de nombreuses améliorations par rapport à Hermes 2, incluant des capacités agentiques avancées, un jeu de rôle bien meilleur, du raisonnement, des conversations multi-tours, une cohérence sur long contexte, et des améliorations globales. Hermes 3 405B est un réglage fin de pointe, full-parameter, du modèle fondation Llama-3.1 405B, axé sur l'alignement des LLMs avec l'utilisateur, avec de puissantes capacités de pilotage et un contrôle donné à l'utilisateur final. La série Hermes 3 construit et étend les capacités de Hermes 2, incluant des appels de fonctions plus puissants et fiables, des capacités de sortie structurée, des capacités d'assistant généraliste, et des compétences améliorées en génération de code. Hermes 3 est compétitif, voire supérieur, aux modèles Llama-3.1 Instruct en capacités générales, avec des forces et faiblesses variables entre les deux.

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Notes du capitaine

Écrit par Captain, le rédacteur maison

Notes du 2026-10-13

Hermes 3 405B Instruct est un ajustement complet des paramètres du Llama-3.1 405B de Meta, développé par Nous Research pour offrir aux utilisateurs un contrôle de direction plus poussé que le modèle instruct de base. Il se distingue par son utilisation agentique d’outils, ses sorties structurées et ses jeux de rôle que le Llama-3.1 Instruct standard évite ou atténue. À 1,00 $ par million de tokens dans chaque sens et avec des poids ouverts sur Hugging Face, il convient aux développeurs qui veulent une capacité de pointe sans dépendance à un modèle fermé.

Connu pour

Ajustement complet des paramètres du Llama-3.1 405B, pas un travail LoRA ou adaptateur.
Appels de fonction fiables et sortie JSON structurée pour des pipelines agentiques.
Jeux de rôle et direction de personnage nettement plus forts que le modèle instruct de base.
Contexte de 128k tokens avec meilleure cohérence sur de longues conversations multi-tours.
Format de prompt ChatML, compatible avec les outils API de type OpenAI.

Attention à

405B signifie un matériel sérieux pour une exécution locale ; attendez-vous à un multi-GPU ou au minimum un GGUF quantifié.
Nous Research n’a pas publié de licence détaillée distincte de la politique d’utilisation propre à Llama-3.1.
Les comparaisons de benchmark avec Llama-3.1 Instruct montrent des résultats mitigés selon la tâche.

Idéal pour

Agents et utilisation d'outils

Jeux de rôle et histoires

Programmation

Chat et assistants

Fonctionne localement

Prompts à essayer

Plan agent multi-étapes

Vous avez accès à un outil de recherche web et à un exécuteur Python. Un utilisateur veut connaître la population actuelle des cinq plus grandes villes du Brésil puis calculer la moyenne. Écrivez les appels d’outils exacts que vous feriez, dans l’ordre, et montrez l’étape finale du calcul.

Extraction de données structurées

Extrayez les champs suivants de cette offre d’emploi et retournez-les sous forme d’objet JSON : job_title, company_name, location, salary_range, required_years_experience, et une liste de required_skills. Offre : 'Senior Backend Engineer chez Acme Corp, Austin TX. 5+ ans requis. Salaire 140k–170k $. Doit connaître Python, PostgreSQL et Kubernetes.'

Scénario de jeu de rôle long

Vous êtes un capitaine de navire bourru mais juste dans le commerce maritime des années 1820. Je suis un marin novice qui vient de commettre une erreur de navigation coûteuse ayant ajouté trois jours à notre voyage. Restez dans le personnage tout au long. Commencez la scène en me convoquant dans vos quartiers pour rendre compte de l’erreur.

Comparer avec

Hermes 4 405B
Modèle à poids ouverts
Contexte de 131,072 tokens · entrée $1.00/M, sortie $3.00/M
Hermes 3 70B Instruct
Modèle à poids ouverts
Contexte de 131,072 tokens · entrée $0.70/M, sortie $0.70/M
DeepSeek V4.1 Flash
Modèle à poids ouverts
Contexte de 1,048,576 tokens · entrée $0.04/M, sortie $0.68/M
GLM 5.3 Flash
Modèle à poids ouverts
Contexte de 1,048,576 tokens · entrée $0.02/M, sortie $0.72/M

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Questions fréquentes

Les poids sont-ils ouverts et puis-je exécuter Hermes 3 405B localement ?: Oui, les poids sont sur Hugging Face sous NousResearch/Hermes-3-Llama-3.1-405B. Exécuter un 405B localement demande un matériel conséquent ; la plupart utilisent une version GGUF quantifiée et un outil comme Ollama ou LM Studio.
Quel est le coût et quelle est la taille de la fenêtre de contexte ?: Via API, le prix est de 1,00 $ par million de tokens en entrée et 1,00 $ par million de tokens en sortie, avec une fenêtre de contexte de 131 072 tokens.
En quoi Hermes 3 diffère-t-il du Llama-3.1 405B Instruct standard ?: Hermes 3 est un ajustement complet des paramètres qui met l’accent sur la direction utilisateur, des jeux de rôle plus forts, des appels de fonction plus fiables et une meilleure cohérence sur long contexte ; Nous Research le décrit comme compétitif ou supérieur à Llama-3.1 Instruct sur les tâches générales, avec des compromis selon le benchmark spécifique.

Verdict du capitaine
Une option sérieuse à poids ouverts au niveau 405B : meilleurs jeux de rôle et usage d’outils que l’instruct de base, à un tarif forfaitaire juste.

Fiche modèle sur Hugging Face

Le capitaine écrit ces notes à partir de la description et de la fiche modèle. Les prix et tailles de contexte sont ceux du fournisseur au moment de la rédaction et peuvent changer.

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Updated Oct 22, 2026

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Comment ce score se calcule

Ce modèle n’a pas encore de données de popularité provenant de sources, donc il porte un nombre de remplacement en dessous de 7,000° pour que les listes restent complètes. Il ne sera jamais mieux classé qu’un modèle avec des données. La répartition apparaît ici dès qu’une source la rapporte.

Glossaire : les termes utilisés ici

Score de chaleur: Un seul chiffre pour montrer à quel point un modèle est utilisé et recherché en ce moment, de 0° à 9 999°. Chaque liste sur ce site qui dit « les plus chauds » est triée selon ce score et rien d’autre.
Plancher: Les 7 000° que chaque modèle avec des données réelles commence avec. L’échelle va de 0° à 9 999° ; la partie sous le plancher est réservée aux remplaçants (modèles sans données), pour qu’un modèle avec données soit toujours mieux classé qu’un sans. Le plancher est le même pour tous et ne décide rien ; les degrés au-dessus sont la mesure.
Équivalents de téléchargement: Tout ce que le score considère comme un téléchargement, additionné : les téléchargements eux-mêmes, chaque seeder torrent comme 1 000, chaque image AI Horde et chaque exécution sur un site de génération comme un.
Échelle logarithmique: On compte par dizaines, pas par unités : passer de 1 000 à 10 000 téléchargements ajoute autant de degrés que passer de 10 000 à 100 000. Ça évite que les géants écrasent tout le reste.
Likes: Les pouces levés et likes de toutes sources, valant chacun la moitié d’un téléchargement sur l’échelle logarithmique.
Taux d’adoption: Combien de téléchargements par jour un modèle obtient en ce moment, calculé à partir de la différence entre deux relevés d’une source. Un quart du poids du terme téléchargement.
Mesuré et estimé: Mesuré signifie qu'il existe deux relevés d'une source et que la différence est réelle. Estimé signifie que seul le total d'aujourd'hui est connu et que le passé est réparti sur la durée de vie du modèle ; le site indique lequel est affiché.
Seeder: Quelqu'un qui garde une copie des poids en ligne pour que d'autres puissent les télécharger via un torrent, ou un miroir hébergé qui fait la même chose. Chacun compte comme 1 000 téléchargements.
AI Horde: Un réseau de bénévoles qui génère des images gratuitement sur des ordinateurs donnés. Le nombre d'images créées avec un modèle est public, et chacune compte comme un téléchargement.
Sites de génération: Sites qui hébergent leurs propres copies d'un modèle et permettent aux gens de générer avec, comme PixAI, SeaArt et Yodayo. Leurs téléchargements comptent comme ceux de Civitai et chaque génération compte comme un téléchargement.
Tokens OpenRouter: Un modèle texte servi via une API, comme Claude ou GPT, n'a pas de poids à télécharger, son usage est donc mesuré en tokens : les morceaux de texte lus et écrits via OpenRouter, une passerelle utilisée par de nombreuses applications, sur les 30 derniers jours. Chaque 10,000,000 tokens compte comme un téléchargement. Source : OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Modèle complet (checkpoint): Les poids eux-mêmes, le fichier qui génère tout seul. Il reçoit un bonus parce que les add-ons en dépendent.
LoRA et embedding: Petits fichiers add-on qui orientent les poids de quelqu'un d'autre vers un style, un personnage ou un concept. Ils ne peuvent pas fonctionner seuls.
Famille et poids: La base sur laquelle un modèle est construit, comme SD 1.5, SDXL, Flux ou Wan. Chaque modèle hérite de la date de sortie des poids de sa famille.
Âge: Degrés retirés selon l'ancienneté des poids de la famille : 150° par an, jusqu'à 750°. Cela garde les anciens téléchargements qui ont eu des années pour s'accumuler en haut de la liste.
Boost de la famille: Une petite poussée limitée pour les LoRA d'une famille que ce site met en avant en ce moment, toujours listée dans la répartition.
Score de remplacement: Un nombre stable en dessous du minimum donné à un modèle dont aucune source ne rapporte encore, pour que les listes restent complètes. Il ne dépasse jamais un modèle avec des données.
Nouveau ! (période de grâce): Un modèle âgé de moins de 7 jours affiche Nouveau ! au lieu d'un score et ne figure pas dans le classement. Son score est calculé dès le premier jour, mais un modèle d'un jour grandit plus vite que tout, donc sans attente le #1 de la semaine serait toujours celui sorti hier plutôt que celui qui tient depuis une semaine.
Tendance: Comment la croissance d'un modèle sur une période se compare à la croissance typique d'un modèle sur la même période. Plus rapide que la moyenne signifie une hausse, plus lente une baisse.
Modèle typique: Le milieu du catalogue : la moitié des modèles avec un chiffre ont grandi plus vite sur la période, l'autre moitié plus lentement.

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