Hermes 3オープンソースのフロンティア LLM が推論、ロールプレイング、及ばないワークフローを調子に合わせたものとして調整されています。

4.3 (4)

レビュー: Daniel Nikulshyn·更新 2026年7月

Open Source LLM Self-Hosted Agents Function Calling Developer Tools Roleplay

概要

Hermes 3は、オープンな重量の大型言語モデルで、ユーザー命令に強く対応する中立的なアシスタントとして設計されています。このモデルは、LLMアーキテクチャに基づいて開発され、Nous Researchによってリリースされ、推論力、長い文脈タスク、構造化された出力での強力なパフォーマンスを狙っています。モデルは、実際のアプリケーションで開発者が必要とする実用的機能、である再利用可能な関数呼び出し、構造化 JSON の生成、多分岐ロールプレイおよび目的の手法使用などを強調しています。また、複数のパラメータサイズから選択して利用できるため、どちらのローカル実行でも、または大量のインフルエンス実行でも使用することができます。 Hermes 3 はオープンソース製であるため、チームは、提供側に依存せずにカスタマイズされたパイプラインに統合することができる。さらに、コミュニティツールングリッドの構築と量子化のビルドを通じて、消費用ハードウェアで実験を行えるようになりました。

主な機能

動的関数呼び出しとツールの使用
構造化された JSON とスキーマガイドドアウトプット
拡張されたテキストウィンドウ
ロールプレイとペルソナの確実性
8B、70B、405Bなど多くのモデルのサイズ
標準インフェレンスターフレームワークとの互換性

料金

モデル: Freemium
カテゴリー: カレタアビチターー (LLMs)
評価: 4.3 / 5 (4)

ユースケース

アジエントワークフローでツールの使用

Hermes 3 でロールプレイ、アプリケーション、エラーハンドリング、サポート機能、モデルのカスタマイズなど、ユーザーの指示に応じて動くオープンソースのオートメーションアプリケーションを作成します。

自社ホストするプライベート LLM 展開

内部インフラにオープンウェイトのHermes 3 を展開することで、データ、フィンテーニング、インフェレンシアのコストに対する完全なコントロールを必要とするチームがデータ、フィンテーニング、インフェレンシアのコストを制御できる。

長い文脈の推論タスク

Hermes 3 には、 8B、 70B、または 405B のサイズで拡張済みのテキストウィンドウが用意されています。

ペルソナを中心とするロールプレイ

ロールプレイのためのシンプルなアーキテクチャを使用して、Hermes 3 ではペルソナを設定して、動き、キャラクターのアイデンティティを維持することができます。

メリット & デメリット

メリット

オープンウェイトのパーミッシブの展開オプション
強力なフォント呼び出しと構造化されたアウトプット
ほとんどの反拒絶
複数のモデルの大きさ
長い文脈内の推論とロールプレイ

デメリット

比較的閉じたモデルよりも少ない安全ガードレール
自社ホスト要件的な設定
より大きなサイズはGPUを大量に必要とします
サイズ階層間で品質が異なります

バトル戦績

パンテオンで1バトルに出場。

1位

2位

3位

Last battle

#3
Large Language Models (LLMs) Showdown — May 2, 2024
May 2, 2024 · #3 of 7

レビュー

4.3

4件の評価の平均。

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Wei Chen

Feb 8, 2026

Compared a few options

Evaluated this against two competitors. Where it wins: roleplay and persona consistency and open weights with permissive deployment options. Where it lags: fewer built-in safety filters than closed models. On balance the feature set — especially multiple model sizes including 8B, 70B, and 405B — justifies the 4 stars for our use case.

Priya Nair

Feb 1, 2026

Years in this space

I've evaluated a lot of these over the years. What stands out here is compatible with standard inference frameworks — handled better than most — and capable of long-context reasoning and roleplay. Worth the time if this is your use case.

Ahmed Saleh

Nov 15, 2025

Solid for our team

We rolled this out across the team last quarter and strong function calling and structured output support. Structured JSON and schema-guided outputs fits neatly into how we already work, and agentic function-calling and tool use removed a step we used to do by hand. Larger variants need substantial GPU resources, which is the main caveat, but it has held up under daily use.

Ethan Brooks

Aug 16, 2025

Skeptical, then convinced

I went in skeptical — most tools in this space overpromise. It actually delivers on structured JSON and schema-guided outputs, and open weights with permissive deployment options caught me off guard. Requires technical setup for self-hosting is why this isn't a perfect score, still, I'd recommend giving it a real trial.