Hermes 4 405B
Réseau Neuronal
Hermes 4 405B est un modèle de raisonnement de Nous Research basé sur Llama 3.1 405B pour des tâches complexes en plusieurs étapes.
Longueur maximale de la réponse
(en tokens)
Taille du contexte
(en tokens)
Coût du prompt
(par 1M tokens)
Coût de la réponse
(par 1M tokens)
Comment ça marche Hermes 4 405B?
Hermes 4 405B est un grand modèle de raisonnement de Nous Research basé sur l'architecture Llama 3.1 avec 405 milliards de paramètres. Sa particularité est son mode hybride : le modèle peut réfléchir à la tâche via un raisonnement interne avant de répondre, ou répondre immédiatement si une analyse détaillée n'est pas nécessaire. Cela aide là où la chaîne logique est importante : tâches en plusieurs étapes, vérification d'hypothèses, travail sur le code et textes techniques. Sur BotHub, le modèle est accessible sans VPN ni carte étrangère, et vous payez en roubles à l'usage, sans abonnement. Plus de 250 modèles sont disponibles dans la même fenêtre, permettant de basculer facilement et de comparer les réponses. Une API unique compatible OpenAI évite de réécrire l'intégration lors du changement de modèle ; les échanges sont chiffrés. Pour les développeurs, Hermes 4 est utile pour générer et refactoriser du code, déboguer et analyser des solutions. Pour les analystes, il aide à démêler la logique des calculs et à structurer l'argumentation. Pour les ingénieurs et étudiants, il est idéal pour les mathématiques et les sciences. Pour les auteurs techniques, il sert à rédiger des brouillons de documentation et à structurer des explications longues.Questions fréquentes sur Hermes 4 405B
Vous pouvez utiliser les résultats générés à des fins commerciales. Tous les droits sur le contenu créé vous appartiennent. Seule restriction : vérifiez que la requête ne contient pas de contenus protégés par le droit d'auteur appartenant à des tiers. Le respect des droits sur les données d'entrée relève de votre responsabilité.
C'est un grand modèle open-source de Nous Research avec une fenêtre de contexte de 131 072 jetons. Adapté aux longs textes, documents, analyses, code, refactoring, tâches STEM, logique et scénarios d'agents avec appel d'outils. Sur BotHub, il est accessible sans VPN ni carte étrangère.
La limite de sortie est de 117 964 jetons par réponse, couvrant presque toute la fenêtre de contexte de 131 072 jetons. Cela suffit pour un document technique volumineux, un grand module de code ou une analyse détaillée avec une longue chaîne de raisonnement sans découpage.
Oui, le mode de raisonnement est confirmé : le modèle peut déployer une chaîne de réflexion avant la réponse finale. C'est utile en mathématiques, problèmes logiques, débogage de code et analyse de documents complexes où le cheminement vers la conclusion est important.
Oui, le modèle prend en charge l'appel de fonctions (function calling) et la sortie structurée en JSON. Il est facile à intégrer dans des agents, des pipelines et la logique métier : il renvoie des structures prévisibles et appelle des outils externes. Sur BotHub, cela fonctionne via une API unique compatible OpenAI.
En plus du texte, des images et des documents sont acceptés en entrée : vous pouvez envoyer une capture d'écran, un schéma, un PDF ou un contrat pour demander une analyse, un résumé ou une extraction de données. L'audio et la vidéo ne sont pas pris en charge, et vous obtenez du texte en sortie.
Le modèle de 405 milliards de paramètres fonctionne de manière fiable avec les requêtes et documents en français, bien que nous ne publiions pas formellement de mesures par langue. Nous vous recommandons de le tester sur vos tâches, et si nécessaire, de passer à un autre modèle sur BotHub sans modifier l'intégration.