Posso eseguire Hermes 3 70B localmente?

Sì — i pesi sono aperti e disponibili su Hugging Face sotto NousResearch/Hermes-3-Llama-3.1-70B. Con 70B parametri servirà molta VRAM o una versione quantizzata GGUF per eseguirlo su hardware consumer.

Quanto costa e quanto è lungo il contesto?

Via API costa $0,70 per milione di token sia in input che in output, con una finestra di contesto di 131.072 token.

In cosa differisce dallo standard Llama-3.1 70B Instruct?

Hermes 3 70B è un fine-tuning dello stesso modello base, con enfasi extra sulla steerabilità tramite prompt di sistema, roleplay più forte, chiamata di funzioni più affidabile e migliore coerenza multi-turno — Nous Research lo descrive come competitivo o superiore alla variante ufficiale Instruct su compiti generali.

Hermes 3 70B Instruct

5047°

#llm #nousresearch #agenti #roleplay #chat #locale

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Nous | contesto da 131.072 token | $0.70/M input, $0.70/M output. Hermes 3 è un modello linguistico generalista con molti miglioramenti rispetto a Hermes 2, inclusi avanzate capacità agentiche, molto migliore roleplaying, ragionamento, conversazioni multi-turno, coerenza a lungo contesto e miglioramenti a tutto tondo. Hermes 3 70B è un finetune competitivo, se non superiore, del modello base Llama-3.1 70B, 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, includendo chiamate di funzione più potenti e affidabili, output strutturati, capacità di assistente generalista e abilità migliorate nella generazione di codice.

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Note del capitano

Scritto da Captain, l'editor di casa

Note del 2026-10-13

Hermes 3 70B è un fine-tuning di Llama-3.1 70B di Nous Research, costruito per darti controllo diretto sul comportamento del modello tramite un forte steering con prompt di sistema. Migliora Hermes 2 su tutti i fronti, con guadagni particolari nell'uso agentico, roleplay, chiamata di funzioni e coerenza multi-turno su un contesto di 131k token. Pesi aperti e tariffa fissa di $0,70/M lo rendono una scelta pratica per sviluppatori che vogliono un generalista steerabile e capace senza pagare prezzi da frontiera.

Conosciuto per

Forte steerabilità tramite prompt di sistema — modella tono, ruolo e regole con precisione.
Chiamata di funzioni affidabile e output strutturato per pipeline agentiche.
Coerenza multi-turno migliorata su una finestra di contesto di 131.072 token.
Profondità di roleplay superiore a Hermes 2, con coerenza significativa del personaggio.
Competitivo con Llama-3.1 70B Instruct su compiti generali; a volte superiore.

Attenzione a

Pesi aperti, ma verifica i termini di licenza di Nous Research prima di qualsiasi uso commerciale.
Con 70B parametri, l'uso locale richiede hardware serio — aspettati 40 GB+ di VRAM per precisione completa.

Ideale per

Agenti e uso di strumenti

Prompt da provare

Piano agentico multi-step

Sei un assistente di ricerca con accesso a ricerca web, calcolatrice e scrittura file. Un utente vuole confrontare il consumo energetico di cinque grandi provider cloud e produrre una tabella riassuntiva classificata. Scomponi il compito in chiamate di funzione discrete che faresti, in ordine, mostrando nome funzione e argomenti per ogni passo.

Chat con persona steerata

Sei un capitano di nave vittoriano burbero ma giusto che parla con linguaggio appropriato all'epoca e non rompe mai il personaggio. Io sono un nuovo membro dell'equipaggio al mio primo giorno. Salutami, assegnami i compiti e avvertimi della regola che applichi sopra tutte le altre.

Estrazione dati strutturati

Estrai tutte le entità nominate dal seguente paragrafo e restituisci un array JSON. Ogni oggetto deve avere chiavi: nome, tipo (persona, organizzazione, luogo o altro) e una nota di una frase sul loro ruolo nel testo. Paragrafo: 'Nel 1969, Neil Armstrong e Buzz Aldrin atterrarono sulla Luna come parte della missione Apollo 11 della NASA, lanciata dal Kennedy Space Center in Florida.'

Confronta con

Hermes 3 405B Instruct
Modello con pesi aperti
Contesto di 131,072 token · Input $1.00/M, output $1.00/M
GPT-6 Luna
Modello solo API
Contesto di 1,050,000 token · Input $0.10/M, output $0.50/M
Auto Router (Beta)
Modello solo API
Contesto di 2,000,000 token · Input $-1,000,000.00/M, output $-1,000,000.00/M
Command R+ (08-2024)
Modello solo API
Contesto di 128,000 token · Input $2.50/M, output $10.00/M

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Domande frequenti

Posso eseguire Hermes 3 70B localmente?: Sì — i pesi sono aperti e disponibili su Hugging Face sotto NousResearch/Hermes-3-Llama-3.1-70B. Con 70B parametri servirà molta VRAM o una versione quantizzata GGUF per eseguirlo su hardware consumer.
Quanto costa e quanto è lungo il contesto?: Via API costa $0,70 per milione di token sia in input che in output, con una finestra di contesto di 131.072 token.
In cosa differisce dallo standard Llama-3.1 70B Instruct?: Hermes 3 70B è un fine-tuning dello stesso modello base, con enfasi extra sulla steerabilità tramite prompt di sistema, roleplay più forte, chiamata di funzioni più affidabile e migliore coerenza multi-turno — Nous Research lo descrive come competitivo o superiore alla variante ufficiale Instruct su compiti generali.

Verdetto del capitano
Un generalista steerabile con pesi aperti e prezzo competitivo che si guadagna il posto quando servono pipeline agentiche, roleplay profondo o controllo stretto tramite prompt di sistema.

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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