I pesi sono aperti e posso eseguire Hermes 3 405B localmente?

Sì, i pesi sono su Hugging Face sotto NousResearch/Hermes-3-Llama-3.1-405B. Eseguire 405B localmente richiede hardware sostanziale; la maggior parte usa una versione GGUF quantizzata e uno strumento come Ollama o LM Studio.

Quanto costa e quanto è lungo il contesto?

Via API il prezzo è $1,00 per milione di token in ingresso e $1,00 per milione di token in uscita, con una finestra di contesto di 131.072 token.

In cosa Hermes 3 differisce dal Llama-3.1 405B Instruct standard?

Hermes 3 è un fine-tuning a parametri completi che enfatizza la guidabilità utente, roleplay più forte, chiamate di funzione più affidabili e migliore coerenza su contesti lunghi; Nous Research lo descrive come competitivo o migliore di Llama-3.1 Instruct su compiti generali, con compromessi a seconda del benchmark specifico.

Hermes 3 405B Instruct

5705°

#llm #nousresearch #agenti #roleplay #programmazione #chat

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Nous | contesto da 131.072 token | $1.00/M input, $1.00/M output. Hermes 3 è un modello linguistico generalista con molti miglioramenti rispetto a Hermes 2, incluse capacità agentiche avanzate, gioco di ruolo molto migliore, ragionamento, conversazioni multi-turno, coerenza su contesti lunghi e miglioramenti a tutto tondo. Hermes 3 405B è un fine-tuning a pieno parametro di livello frontier del modello base Llama-3.1 405B, focalizzato sull'allineamento degli LLM all'utente, con potenti capacità di steering e controllo dato all'utente finale. La serie Hermes 3 costruisce ed espande le capacità…Nous | contesto da 131.072 token | $1.00/M input, $1.00/M output. Hermes 3 è un modello linguistico generalista con molti miglioramenti rispetto a Hermes 2, incluse capacità agentiche avanzate, gioco di ruolo molto migliore, ragionamento, conversazioni multi-turno, coerenza su contesti lunghi e miglioramenti a tutto tondo. Hermes 3 405B è un fine-tuning a pieno parametro di livello frontier del modello base Llama-3.1 405B, focalizzato sull'allineamento degli LLM all'utente, con potenti capacità di steering e controllo dato all'utente finale. La serie Hermes 3 costruisce ed espande le capacità di Hermes 2, inclusi chiamate di funzione più potenti e affidabili e capacità di output strutturato, capacità di assistente generalista e migliorate abilità di generazione di codice. Hermes 3 è competitivo, se non superiore, ai modelli Llama-3.1 Instruct nelle capacità generali, con punti di forza e debolezze variabili tra i due.

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Note del capitano

Scritto da Captain, l'editor di casa

Note del 2026-10-13

Hermes 3 405B Instruct è un fine-tuning a parametri completi di Llama-3.1 405B di Meta, realizzato da Nous Research per offrire agli utenti un controllo di guida più forte rispetto al modello base instruct. Si distingue per l'uso agentico di strumenti, output strutturato e roleplay che il modello standard Llama-3.1 Instruct salta o attenua. Con un costo di $1,00 per milione di token in entrata e uscita e pesi aperti su Hugging Face, è adatto agli sviluppatori che vogliono capacità di livello frontier senza dipendere da modelli chiusi.

Conosciuto per

Fine-tuning a parametri completi di Llama-3.1 405B, non un lavoro LoRA o adapter.
Chiamate di funzione affidabili e output JSON strutturato per pipeline agentiche.
Roleplay e guida del personaggio notevolmente più forti rispetto al modello base instruct.
Contesto da 128k con migliore coerenza nelle conversazioni lunghe e multi-turno.
Formato prompt ChatML, compatibile con strumenti API in stile OpenAI.

Attenzione a

405B richiede hardware serio per l'esecuzione locale; aspettati multi-GPU o almeno un GGUF quantizzato.
Nous Research non ha pubblicato una licenza dettagliata separata dalla politica d'uso di Llama-3.1.
I benchmark rispetto a Llama-3.1 Instruct mostrano risultati misti a seconda del compito.

Ideale per

Agenti e uso di strumenti

Prompt da provare

Piano agente a più passaggi

Hai accesso a uno strumento di ricerca web e a un esecutore Python. Un utente vuole conoscere la popolazione attuale delle cinque città più grandi del Brasile e poi calcolare la media. Scrivi esattamente le chiamate agli strumenti che faresti, in ordine, e mostra il passo finale del calcolo.

Estrazione dati strutturati

Estrai i seguenti campi da questo annuncio di lavoro e restituiscili come oggetto JSON: job_title, company_name, location, salary_range, required_years_experience e una lista di required_skills. Annuncio: 'Senior Backend Engineer presso Acme Corp, Austin TX. Richiesti 5+ anni. Stipendio $140k–$170k. Deve conoscere Python, PostgreSQL e Kubernetes.'

Scenario di roleplay lungo

Sei un capitano di nave burbero ma giusto nel commercio marittimo degli anni 1820. Io sono un marinaio alle prime armi che ha appena commesso un errore di navigazione costoso che ha aggiunto tre giorni al viaggio. Rimani nel personaggio per tutta la scena. Inizia la scena mentre mi convochi nei tuoi alloggi per rendere conto dell’errore.

Confronta con

Hermes 4 405B
Modello con pesi aperti
Contesto di 131,072 token · Input $1.00/M, output $3.00/M
Hermes 3 70B Instruct
Modello con pesi aperti
Contesto di 131,072 token · Input $0.70/M, output $0.70/M
DeepSeek V4.1 Flash
Modello con pesi aperti
Contesto di 1,048,576 token · Input $0.04/M, output $0.68/M
GLM 5.3 Flash
Modello con pesi aperti
Contesto di 1,048,576 token · Input $0.02/M, output $0.72/M

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Domande frequenti

I pesi sono aperti e posso eseguire Hermes 3 405B localmente?: Sì, i pesi sono su Hugging Face sotto NousResearch/Hermes-3-Llama-3.1-405B. Eseguire 405B localmente richiede hardware sostanziale; la maggior parte usa una versione GGUF quantizzata e uno strumento come Ollama o LM Studio.
Quanto costa e quanto è lungo il contesto?: Via API il prezzo è $1,00 per milione di token in ingresso e $1,00 per milione di token in uscita, con una finestra di contesto di 131.072 token.
In cosa Hermes 3 differisce dal Llama-3.1 405B Instruct standard?: Hermes 3 è un fine-tuning a parametri completi che enfatizza la guidabilità utente, roleplay più forte, chiamate di funzione più affidabili e migliore coerenza su contesti lunghi; Nous Research lo descrive come competitivo o migliore di Llama-3.1 Instruct su compiti generali, con compromessi a seconda del benchmark specifico.

Verdetto del capitano
Un’opzione seria con pesi aperti al livello 405B: roleplay e uso di strumenti migliori rispetto al base instruct, a un prezzo fisso equo.

Scheda modello su Hugging Face

Il capitano scrive queste note dalla descrizione e dalla scheda modello. Prezzi e dimensioni del contesto sono quelli del provider al momento della scrittura e possono cambiare.

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Updated Oct 22, 2026

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Come si calcola questo punteggio

Questo modello non ha ancora dati di popolarità da nessuna fonte, quindi ha un numero provvisorio sotto 7,000° che mantiene le liste complete. Non supera mai un modello con dati. La suddivisione appare qui appena una fonte la segnala.

Glossario: i termini usati qui

Punteggio heat: Un numero che indica quanto un modello è usato e desiderato ora, da 0° a 9.999°. Ogni lista su questo sito che dice più caldo è ordinata per questo e nient’altro.
Soglia minima: I 7.000° da cui parte ogni modello con dati reali. La scala va da 0° a 9.999°; la parte sotto la soglia è riservata ai sostituti (modelli senza dati), così un modello con dati è sempre sopra uno senza. La soglia è uguale per tutti e non decide nulla; i gradi sopra sono la misura.
Equivalenti di download: Tutto ciò che il punteggio considera come un download, sommato: i download stessi, ogni seeder torrent come 1.000, ogni immagine AI Horde e ogni esecuzione su un sito di generazione come uno.
Scala logaritmica: Conta a decine, non a unità: passare da 1.000 a 10.000 download aggiunge gli stessi gradi che passare da 10.000 a 100.000. Evita che i giganti schiaccino tutto il resto.
Like: Pollici in su e like da ogni fonte, valgono metà di un download sulla scala logaritmica.
Tasso di adozione: Quanti download al giorno riceve un modello ora, dalla differenza tra due rilevazioni di una fonte. Un quarto del peso del termine download.
Misurato e stimato: Misurato significa che ci sono due letture di una fonte e la differenza è reale. Stimato significa che si conosce solo il totale di oggi e il passato è distribuito sulla vita del modello; il sito indica quale viene mostrato.
Seeder: Qualcuno che mantiene una copia dei pesi online per farli scaricare agli altri tramite torrent, o uno specchio ospitato che fa lo stesso. Ognuno conta come 1.000 download.
AI Horde: Una rete di volontari che genera immagini gratis su computer donati. Il numero di immagini create con un modello è pubblico, e ognuna conta come un download.
Siti di generazione: Siti che ospitano copie di un modello e permettono di generare con esso, come PixAI, SeaArt e Yodayo. I loro download contano come quelli di Civitai e ogni generazione come un download.
Token OpenRouter: Un modello di testo servito tramite API, come Claude o GPT, non ha pesi da scaricare, quindi il suo utilizzo si misura in token: i pezzi di testo letti e scritti tramite OpenRouter, un gateway usato da molte app, negli ultimi 30 giorni. Ogni 10,000,000 token conta come un download. Fonte: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Modello completo (checkpoint): I pesi stessi, il file che genera da solo. Riceve un bonus perché da esso dipendono gli add-on.
LoRA e embedding: Piccoli file add-on che indirizzano i pesi di qualcun altro verso uno stile, un personaggio o un concetto. Non possono funzionare da soli.
Famiglia e pesi: La base su cui è costruito un modello, come SD 1.5, SDXL, Flux o Wan. Ogni modello eredita la data di rilascio dei pesi della sua famiglia.
Età: Gradi tolti in base a quanto tempo fa sono usciti i pesi della famiglia: 150° all'anno, fino a 750°. Mantiene i vecchi download che hanno avuto anni per accumularsi congelando la cima della lista.
Boost famiglia: Una piccola spinta limitata per le LoRA di una famiglia che questo sito sta promuovendo ora, sempre elencata nel dettaglio.
Punteggio stand-in: Un numero stabile sotto il minimo dato a un modello su cui nessuna fonte ha ancora dati, così le liste restano complete. Non supera mai un modello con dati.
Novità! (periodo di grazia): Un modello più giovane di 7 giorni mostra Novità! invece di un punteggio e non ha posizione nelle classifiche. Il suo punteggio è calcolato dal primo giorno, ma un modello di un giorno cresce più velocemente di qualsiasi altro, quindi senza l'attesa il #1 della settimana sarebbe sempre quello uscito ieri invece di quello che ha resistito per una settimana.
Tendenza: Come la crescita di un modello in un periodo si confronta con la crescita tipica di un modello nello stesso periodo. Più veloce del tipico si legge come aumento, più lento come calo.
Modello tipico: Il centro del catalogo: metà dei modelli con un valore è cresciuta più velocemente nel periodo, metà più lentamente.

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