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一、官方核心渠道
Nous Research GitHub 主页（Hermes 系列官方发布源）
地址：https://github.com/NousResearch
包含所有 Hermes 模型（Hermes 1/2/3/4）的技术文档、更新日志与开发计划
Hermes Agent（自改进 AI 代理）专属仓库：https://github.com/NousResearch/hermes-agent
Hermes 官方 Hugging Face 组织页（模型权重官方托管）
地址：https://huggingface.co/NousResearch
包含所有 Hermes 系列模型的完整权重、量化版本与模型卡片
主流模型入口：
Hermes 3（最新版）：https://huggingface.co/NousResearch/Hermes-3-Llama-3.1-8B
Hermes 2：https://huggingface.co/NousResearch/Nous-Hermes-2-Llama-2-70B
二、下载方式详解
1. Ollama 快速下载（推荐，适合本地部署）
Ollama 已内置 Hermes 系列模型，一行命令即可完成下载与运行：
表格
模型版本 下载命令 说明
Hermes 3（8B） ollama pull hermes3:8b 轻量版，适合消费级 GPU
Hermes 3（70B） ollama pull hermes3:70b 完整版，性能更强
Hermes 2（经典版） ollama pull nous-hermes 基于 Llama 2 的稳定版
Hermes 3（Llama 3.2 3B） ollama pull hermes3:3b-llama3.2-fp16 超轻量实验版
运行命令：ollama run hermes3:8b（自动下载 + 启动对话）
Ollama 安装：https://ollama.com/download（支持 Windows/Mac/Linux）
2. Hugging Face 下载（适合开发与微调）
通过 Hugging Face Hub 获取完整模型权重，支持 Transformers 直接加载：
方法 A：网页手动下载
访问目标模型 Hugging Face 页面（如 Hermes 3 8B）
点击Files and versions标签
下载safetensors权重文件（推荐）或完整模型包
方法 B：命令行批量下载（Git LFS）
bash
运行
# 安装Git LFS
git lfs install
# 克隆模型仓库（以Hermes 3 8B为例）
git clone https://huggingface.co/NousResearch/Hermes-3-Llama-3.1-8B
方法 C：Python 代码自动加载（推荐）
python
运行
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
model_name = "NousResearch/Hermes-3-Llama-3.1-8B"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
model_name,
load_in_4bit=True, # 4位量化，节省显存
device_map="auto"
)
3. 第三方量化版本（适合低显存设备）
由 TheBloke 等社区开发者提供 GGUF/GPTQ 量化版，兼容 llama.cpp、text-generation-webui 等工具：
GGUF 量化版（llama.cpp/LM Studio）：https://huggingface.co/TheBloke/Hermes-3-Llama-3.1-8B-GGUF
GPTQ 量化版（text-generation-webui）：https://huggingface.co/TheBloke/Hermes-3-Llama-3.1-8B-GPTQ
三、关键使用提示
Hermes 采用ChatML 格式（<|system|> <|user|> <|assistant|>），与之前提供的提示词模板完全兼容
工具调用能力需通过特定系统提示词启用，推荐使用官方示例模板
模型许可证遵循基座模型协议（Llama 3 需申请 Meta 商用授权）
本地部署建议：8B 模型需≥8GB 显存，70B 模型需≥24GB 显存（量化版可降低要求）
Hermes更新日志：
开发GG说这次真的没有bug了~
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