reymer.ai
Новости
/
Данные
/
Инструменты
/
Знания
reymer.ai

Медиапортал об автономном бизнесе, AI-трансформации и автономизации.

hello@reymer.ai

Новости

  • Все новости
  • AI-дайджесты

Инструменты

  • Каталог
  • Коллекции
  • Сравнения
  • Промпты
  • Поиск для агентов

Данные

  • AI-рынки
  • Value Chain
  • Цены API
  • Калькулятор
  • AI Intelligence: инсайдеры и фонды

Знания

  • Вся база знаний
  • Карта профессий и AI
  • AI-агенты для бизнеса
  • AI для профессий
  • Gartner MQ анализы
  • Оценка автономизации
  • Глоссарий
  • Кейсы внедрения ИИ
  • FAQ

Справочники

  • Автономный бизнес
  • Claude Code Tips
  • Вайб-кодинг
  • MCP Protocol
  • AI-кодинг агенты
  • Agent Frameworks
  • Deep Thinking Prompts
  • Гид по AI-агентам
  • OpenClaw vs NanoClaw
  • Конституция Claude

Курсы

  • Все курсы
  • Основы AI
  • Промпт-инжиниринг
  • Claude 101
  • Claude Code
  • Claude Agent Skills
  • Perplexity Pro 101
  • OpenClaw 101
  • NanoClaw 101
  • PicoClaw 101

© 2026 reymer.ai · СТАТУС СИСТЕМЫ: РАБОТАЕТ

О проектеПолитика конфиденциальности
NousResearch Hermes - Погружение в AI-агента

Открытый AI - другой путь

  • Зачем нужен открытый AI10 мин
  • NousResearch - лаборатория без стен12 мин
  • Эволюция Hermes - от 7B до агента13 мин

От чата к агенту

  • Чат vs агент - в чем разница12 мин
  • Анатомия AI-агента15 мин
  • Рынок AI-агентов в 202613 мин

Hermes Agent - знакомство

  • Что такое Hermes Agent10 мин
  • Hermes vs OpenClaw - два подхода15 мин
  • Установка Hermes Agent15 мин
  • Первая сессия10 мин

Инструменты и интеграции

  • 50 встроенных инструментов14 мин
  • Мессенджер-адаптеры14 мин
  • MCP-клиент и внешние серверы12 мин

Память и самоулучшение

  • Система памяти Hermes14 мин
  • Цикл самоулучшения14 мин
  • Создание кастомных навыков12 мин

Рассуждение и планирование

  • XML-теги рассуждения14 мин
  • Гибридное рассуждение Hermes 413 мин
  • Планирование сложных задач13 мин

Практические сценарии

  • Автоматизация повседневных задач13 мин
  • Hermes для разработки13 мин
  • Мультиагентные системы12 мин
  • Безопасность и ответственное использование12 мин

Мастерство и будущее

  • Экономика AI-агентов12 мин
  • Экосистема и сообщество11 мин
  • Будущее AI-агентов - что дальше12 мин
Урок 3 из 26•13 мин

Эволюция Hermes - от 7B до агента

Цели урока

После прохождения этого урока вы сможете:

  • 1Проследить развитие серии Hermes от первой до текущей версии
  • 2Понять ключевые технические прорывы каждой версии
  • 3Разобраться в форматах разметки ChatML и XML
  • 4Оценить текущие возможности Hermes 4.3
Ваш браузер не поддерживает воспроизведение видео.
Видео-введение к уроку

Пять поколений за три года

Серия Hermes прошла путь от простого дообучения LLaMA 7B на данных GPT-4 до полноценного агента с гибридным рассуждением, вызовом инструментов и контекстным окном в 512 тысяч токенов. Каждое поколение добавляло принципиально новые возможности.

Эволюция серии Hermes - от 7B до агента
Хронология развития Hermes: ключевые версии и прорывы(нажмите для увеличения)

Hermes 1 (2023) - начало

Первая версия Hermes была создана путем дообучения LLaMA 7B и 13B на синтетических данных, сгенерированных GPT-4. Главное нововведение - формат ChatML для структурированных диалогов. Модель быстро набрала популярность в сообществе благодаря качеству ответов, значительно превосходившему базовую LLaMA.

Hermes 2 Pro (май 2024) - вызов функций

Переломный момент для серии. Hermes 2 Pro первой среди открытых моделей получила надежный вызов функций (function calling) с точностью 90% на стандартных тестах. Это превратило модель из текстового генератора в основу для AI-агентов.

Hermes 3 (август 2024) - переход на XML

Третье поколение построено на базе Llama 3.1 и обучено на 390 миллионах токенов. Главное архитектурное изменение - переход с ChatML на XML-теги для структурированных рассуждений. XML оказался удобнее для вложенных структур и агентных сценариев.

Hermes 4 (август 2025) - гибридное рассуждение

Четвертое поколение добавило гибридное рассуждение - модель может сама выбирать, когда применять пошаговый анализ, а когда отвечать сразу. Результат - 96% на бенчмарке MATH-500, что сопоставимо с закрытыми моделями топ-уровня.

Hermes 4.3 (декабрь 2025) - текущая версия

Последняя версия построена на базе Seed 36B с контекстным окном 512 тысяч токенов. Обучена через децентрализованную сеть Psyche, что снизило затраты на GPU. Модель поддерживает до 50 инструментов одновременно и работает как полноценный агент.

ВерсияГодБазовая модельКлючевое нововведениеБенчмарк
Hermes 12023LLaMA 7B/13BChatML, данные GPT-4Базовый уровень
Hermes 2 ProМай 2024LLaMA 2Вызов функций, 90% точность90% function calling
Hermes 3Август 2024Llama 3.1XML-теги, 390M токеновТоп-3 открытых моделей
Hermes 4Август 2025Собственная базаГибридное рассуждение96% MATH-500
Hermes 4.3Декабрь 2025Seed 36B512K контекст, PsycheЛидер открытых моделей

ChatML vs XML - форматы разметки

Hermes менял формат структурированного общения между версиями. ChatML использовался в первых версиях, а начиная с Hermes 3 стандартом стал XML.

xml
// ChatML (Hermes 1-2) - плоская структура
<|im_start|>system
Вы - полезный ассистент.
<|im_end|>
<|im_start|>user
Какая погода в Москве?
<|im_end|>
<|im_start|>assistant
<tool_call>
{"name": "get_weather", "arguments": {"city": "Moscow"}}
</tool_call>
<|im_end|>
xml
// XML (Hermes 3+) - вложенная структура
<system>
Вы - полезный ассистент с доступом к инструментам.
</system>
<user>
Какая погода в Москве?
</user>
<assistant>
<SCRATCHPAD>
Пользователь хочет узнать погоду. Вызываю инструмент.
</SCRATCHPAD>
<tool_call>
  <name>get_weather</name>
  <arguments>{"city": "Moscow"}</arguments>
</tool_call>
</assistant>

XML-формат лучше подходит для агентных сценариев, потому что поддерживает вложенные блоки: рассуждения внутри ответа, множественные вызовы инструментов и структурированные планы.

Главный вывод

За три года Hermes прошел путь от простого дообучения чужой модели до полноценной агентной системы. Каждое поколение добавляло критически важную возможность: ChatML, вызов функций, XML-рассуждения, гибридное мышление, огромный контекст. Hermes 4.3 - это не просто модель, а платформа для создания автономных агентов.

Тест для самопроверки
Какая версия Hermes первой получила надежный вызов функций (function calling)?

Вопросы для размышления

  • •Какой размер модели подойдет для ваших задач - 7B для скорости или 36B для качества?
  • •Как контекстное окно в 512K токенов может изменить ваши рабочие процессы?
NousResearch - лаборатория без стенЧат vs агент - в чем разница

Источник: Reymer AI. © 2026 Reymer AI