Hermes 4 405B הוא מודל ההסקה במצב היברידי של Nous Research, המבוסס על Llama 3.1 405B. הוא מקבל טקסט ומפיק טקסט, לרבות תשובה סופית, קוד, JSON מובנה או תוכן קריאות לכלים. היצרן מפתח את המהדורה סביב תיעודי הסקה מאומתים, יכולת הכוונה גבוהה בידי המשתמש ופלט הנאמן לפורמט, תוך שימור משימות עוזר כללי וכתיבה יצירתית.
היצרן מתאר מאגר מורחב לאימון המשך של כחמישה מיליון דוגמאות ושישים מיליארד אסימונים, המשלב נתוני הסקה ונתונים ללא הסקה. Hermes 4 מוסיף מצב הסקה היברידי מפורש, משפר את התנהגות היעד למתמטיקה, לקוד, ל־STEM וללוגיקה, ומאומן לפעול לפי סכימות JSON ולתקן אובייקטים פגומים. אלה שינויים במהדורה; אין להחליף אותם בייצוג ההנחיות ובהתנהגות המוקדמת של Hermes 3.
למשימת הסקה, ספקו את הבעיה המלאה, את ההגדרות ואת האילוצים. בקשו את הפתרון הסופי או את תוצר הקוד בנפרד מניתוח הביניים. תדריך מעשי הוא: ״השוו את התנאים האלה לפתרון המוצע, זהו את השלב חסר הבסיס והחזירו מסקנה מתוקנת עם ההנחות שבהן היא משתמשת.״
Hermes 4 משתמש בפורמט השיחה של Llama 3 עם כותרות תפקיד. היצרן יכול להפעיל הסקה באמצעות דגל thinking בתבנית השיחה או הוראת מערכת המגדירה את ההתנהגות הזאת. כאשר המודל שוקל את הבעיה, החשיבה מוקפת בסמנים הייעודיים שלה לפני התשובה הסופית. הוראות מערכת נוספות יכולות לעצב את התפקיד, הסגנון ופורמט התשובה.
מימוש הייחוס מציע גם keep_cots לשמירת תוכן החשיבה. זו אפשרות תבנית, ולא הצהרה על זיכרון בלתי מוגבל. שמרו על בהירות העובדות שאושרו ודרישות המשימה, כך שאפשר יהיה להבחין בין רעיונות ביניים לממצאים סופיים. לכתיבה, הגדירו נקודת מבט, טון ואת החומר שחייב להישאר; לחילוץ, הגדירו את הרשומה הרצויה במקום להסתמך על סגנון עוזר פתוח.
Hermes 4 תומך בקריאות לפונקציות המשולבות עם הסקה בתור של העוזר. לכלים יש שמות, תיאורים וסכימות פרמטרים, המסופקים דרך ייצוג המערכת של היצרן או שדה tools המפורש בידי התבנית. המודל פולט אובייקטי קריאה ב־JSON המוקפים בתגיות. היישום מנתח ומפעיל את הפונקציה הנבחרת ומחזיר תשובת כלי, ולאחר מכן המודל יכול להמשיך בניתוח ולתת את התשובה.
לתוצאת JSON, ספקו את הסכימה ואת משמעות כל שדה. אימון להיצמדות לסכימה או לתיקון אובייקטים פגומים אינו מבסס שכל ערך שהוחזר הוא עובדתי. השוו את האובייקט למקור, שמרו ראיות לשדות שחולצו ואמתו ארגומנטים מוצעים לפונקציות לפני החלתם.
תצורת המודל שפורסמה מגדירה max_position_embeddings כ־131,072. תכננו את חומר המקור, השיחה, ההסקה, תוצאות הכלים והתשובה בתוך ההקשר של התהליך שנבחר; שדה המיקומים הזה אינו מגבלת פלט קשיחה עצמאית. Nous ממליצה על temperature של 0.6, על top-p של 0.95 ועל top-k של 20 עבור מאפייני הדגימה במימוש הייחוס שלה.
תוצאה שימושית היא תשובה הנתמכת במקורות, הצעת קוד, רשומה מובנית או קטע כתוב שאפשר לבדוק את אילוציו. בדקו קוד שנוצר ביישום המיועד לו והשתמשו בתצפיות שהוחזרו בפועל בכל בקשת המשך. שמרו על הבחנה בין מהדורת Hermes 4 המדויקת בגודל 405B, פורמט השיחה שלה של Llama והתהליך ההיברידי עם כלים, לבין וריאנטים קטנים יותר, Hermes 3 ChatML ומודלים אחרים הנגזרים מ־Llama.
", "aboutText": "Hermes 4 405B הוא מודל ההסקה במצב היברידי של Nous Research, המבוסס על Llama 3.1 405B. הוא מקבל טקסט ומפיק טקסט, לרבות תשובה סופית, קוד, JSON מובנה או תוכן קריאות לכלים. היצרן מפתח את המהדורה סביב תיעודי הסקה מאומתים, יכולת הכוונה גבוהה בידי המשתמש ופלט הנאמן לפורמט, תוך שימור משימות עוזר כללי וכתיבה יצירתית.\n\n### מה משתנה לעומת Hermes 3\n\nהיצרן מתאר מאגר מורחב לאימון המשך של כחמישה מיליון דוגמאות ושישים מיליארד אסימונים, המשלב נתוני הסקה ונתונים ללא הסקה. Hermes 4 מוסיף מצב הסקה היברידי מפורש, משפר את התנהגות היעד למתמטיקה, לקוד, ל־STEM וללוגיקה, ומאומן לפעול לפי סכימות JSON ולתקן אובייקטים פגומים. אלה שינויים במהדורה; אין להחליף אותם בייצוג ההנחיות ובהתנהגות המוקדמת של Hermes 3.\n\nלמשימת הסקה, ספקו את הבעיה המלאה, את ההגדרות ואת האילוצים. בקשו את הפתרון הסופי או את תוצר הקוד בנפרד מניתוח הביניים. תדריך מעשי הוא: ״השוו את התנאים האלה לפתרון המוצע, זהו את השלב חסר הבסיס והחזירו מסקנה מתוקנת עם ההנחות שבהן היא משתמשת.״\n\n### פורמט הנחיה וחשיבה\n\nHermes 4 משתמש בפורמט השיחה של Llama 3 עם כותרות תפקיד. היצרן יכול להפעיל הסקה באמצעות דגל thinking בתבנית השיחה או הוראת מערכת המגדירה את ההתנהגות הזאת. כאשר המודל שוקל את הבעיה, החשיבה מוקפת בסמנים הייעודיים שלה לפני התשובה הסופית. הוראות מערכת נוספות יכולות לעצב את התפקיד, הסגנון ופורמט התשובה.\n\nמימוש הייחוס מציע גם keep_cots לשמירת תוכן החשיבה. זו אפשרות תבנית, ולא הצהרה על זיכרון בלתי מוגבל. שמרו על בהירות העובדות שאושרו ודרישות המשימה, כך שאפשר יהיה להבחין בין רעיונות ביניים לממצאים סופיים. לכתיבה, הגדירו נקודת מבט, טון ואת החומר שחייב להישאר; לחילוץ, הגדירו את הרשומה הרצויה במקום להסתמך על סגנון עוזר פתוח.\n\n### כלים ופלטים מובנים\n\nHermes 4 תומך בקריאות לפונקציות המשולבות עם הסקה בתור של העוזר. לכלים יש שמות, תיאורים וסכימות פרמטרים, המסופקים דרך ייצוג המערכת של היצרן או שדה tools המפורש בידי התבנית. המודל פולט אובייקטי קריאה ב־JSON המוקפים בתגיות. היישום מנתח ומפעיל את הפונקציה הנבחרת ומחזיר תשובת כלי, ולאחר מכן המודל יכול להמשיך בניתוח ולתת את התשובה.\n\nלתוצאת JSON, ספקו את הסכימה ואת משמעות כל שדה. אימון להיצמדות לסכימה או לתיקון אובייקטים פגומים אינו מבסס שכל ערך שהוחזר הוא עובדתי. השוו את האובייקט למקור, שמרו ראיות לשדות שחולצו ואמתו ארגומנטים מוצעים לפונקציות לפני החלתם.\n\n### הנחיות הקשר ויצירה\n\nתצורת המודל שפורסמה מגדירה max_position_embeddings כ־131,072. תכננו את חומר המקור, השיחה, ההסקה, תוצאות הכלים והתשובה בתוך ההקשר של התהליך שנבחר; שדה המיקומים הזה אינו מגבלת פלט קשיחה עצמאית. Nous ממליצה על temperature של 0.6, על top-p של 0.95 ועל top-k של 20 עבור מאפייני הדגימה במימוש הייחוס שלה.\n\nתוצאה שימושית היא תשובה הנתמכת במקורות, הצעת קוד, רשומה מובנית או קטע כתוב שאפשר לבדוק את אילוציו. בדקו קוד שנוצר ביישום המיועד לו והשתמשו בתצפיות שהוחזרו בפועל בכל בקשת המשך. שמרו על הבחנה בין מהדורת Hermes 4 המדויקת בגודל 405B, פורמט השיחה שלה של Llama והתהליך ההיברידי עם כלים, לבין וריאנטים קטנים יותר, Hermes 3 ChatML ומודלים אחרים הנגזרים מ־Llama.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "דוגמה טכנית באנגלית
Repair an extracted record\n\nRepair this draft record using only the source sentence. Source: 'Shipment R18 contains 14 blue lamps; delivery date is not yet agreed.' Draft: {shipment: 'R18', quantity: '41', colour: 'blue', delivery_date: 'Friday'}. Return valid JSON with shipment, quantity, colour and delivery_date; quantity must be an integer and an unknown date must be null. Briefly list the corrected fields afterward.A requested JSON object with corrected quantity and unknown date, followed by a brief correction list.Parsing succeeds and no field contradicts the source; quantity is 14 and delivery_date is null.nousresearch/hermes-4-405bHermes 4 405B הוא מודל הטקסט בעל ההסקה ההיברידית של Nous Research, המבוסס על Llama 3.1 405B. הוא משלב שיחה הניתנת להכוונה, חשיבה מפורשת, JSON שאומן לפי סכימות וקריאות משולבות לפונקציות, למתמטיקה, לתכנות, לעבודה אנליטית ולכתיבה יצירתית מבוקרת.
התיאור הזה מציג את יכולות המודל. הקלט, הפלט והאפשרויות הזמינים ב-Ailoot מפורטים בהמשך לפי השיטה שנבחרה.
Hermes 4 405B הוא מודל ההסקה במצב היברידי של Nous Research, המבוסס על Llama 3.1 405B. הוא מקבל טקסט ומפיק טקסט, לרבות תשובה סופית, קוד, JSON מובנה או תוכן קריאות לכלים. היצרן מפתח את המהדורה סביב תיעודי הסקה מאומתים, יכולת הכוונה גבוהה בידי המשתמש ופלט הנאמן לפורמט, תוך שימור משימות עוזר כללי וכתיבה יצירתית.
היצרן מתאר מאגר מורחב לאימון המשך של כחמישה מיליון דוגמאות ושישים מיליארד אסימונים, המשלב נתוני הסקה ונתונים ללא הסקה. Hermes 4 מוסיף מצב הסקה היברידי מפורש, משפר את התנהגות היעד למתמטיקה, לקוד, ל־STEM וללוגיקה, ומאומן לפעול לפי סכימות JSON ולתקן אובייקטים פגומים. אלה שינויים במהדורה; אין להחליף אותם בייצוג ההנחיות ובהתנהגות המוקדמת של Hermes 3.
למשימת הסקה, ספקו את הבעיה המלאה, את ההגדרות ואת האילוצים. בקשו את הפתרון הסופי או את תוצר הקוד בנפרד מניתוח הביניים. תדריך מעשי הוא: ״השוו את התנאים האלה לפתרון המוצע, זהו את השלב חסר הבסיס והחזירו מסקנה מתוקנת עם ההנחות שבהן היא משתמשת.״
Hermes 4 משתמש בפורמט השיחה של Llama 3 עם כותרות תפקיד. היצרן יכול להפעיל הסקה באמצעות דגל thinking בתבנית השיחה או הוראת מערכת המגדירה את ההתנהגות הזאת. כאשר המודל שוקל את הבעיה, החשיבה מוקפת בסמנים הייעודיים שלה לפני התשובה הסופית. הוראות מערכת נוספות יכולות לעצב את התפקיד, הסגנון ופורמט התשובה.
מימוש הייחוס מציע גם keep_cots לשמירת תוכן החשיבה. זו אפשרות תבנית, ולא הצהרה על זיכרון בלתי מוגבל. שמרו על בהירות העובדות שאושרו ודרישות המשימה, כך שאפשר יהיה להבחין בין רעיונות ביניים לממצאים סופיים. לכתיבה, הגדירו נקודת מבט, טון ואת החומר שחייב להישאר; לחילוץ, הגדירו את הרשומה הרצויה במקום להסתמך על סגנון עוזר פתוח.
Hermes 4 תומך בקריאות לפונקציות המשולבות עם הסקה בתור של העוזר. לכלים יש שמות, תיאורים וסכימות פרמטרים, המסופקים דרך ייצוג המערכת של היצרן או שדה tools המפורש בידי התבנית. המודל פולט אובייקטי קריאה ב־JSON המוקפים בתגיות. היישום מנתח ומפעיל את הפונקציה הנבחרת ומחזיר תשובת כלי, ולאחר מכן המודל יכול להמשיך בניתוח ולתת את התשובה.
לתוצאת JSON, ספקו את הסכימה ואת משמעות כל שדה. אימון להיצמדות לסכימה או לתיקון אובייקטים פגומים אינו מבסס שכל ערך שהוחזר הוא עובדתי. השוו את האובייקט למקור, שמרו ראיות לשדות שחולצו ואמתו ארגומנטים מוצעים לפונקציות לפני החלתם.
תצורת המודל שפורסמה מגדירה max_position_embeddings כ־131,072. תכננו את חומר המקור, השיחה, ההסקה, תוצאות הכלים והתשובה בתוך ההקשר של התהליך שנבחר; שדה המיקומים הזה אינו מגבלת פלט קשיחה עצמאית. Nous ממליצה על temperature של 0.6, על top-p של 0.95 ועל top-k של 20 עבור מאפייני הדגימה במימוש הייחוס שלה.
תוצאה שימושית היא תשובה הנתמכת במקורות, הצעת קוד, רשומה מובנית או קטע כתוב שאפשר לבדוק את אילוציו. בדקו קוד שנוצר ביישום המיועד לו והשתמשו בתצפיות שהוחזרו בפועל בכל בקשת המשך. שמרו על הבחנה בין מהדורת Hermes 4 המדויקת בגודל 405B, פורמט השיחה שלה של Llama והתהליך ההיברידי עם כלים, לבין וריאנטים קטנים יותר, Hermes 3 ChatML ומודלים אחרים הנגזרים מ־Llama.
POST /v1/chat/completionstexttext| שדה | סוג | דרישה | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל |
|---|---|---|---|---|
שדהmodel | סוגstring | דרישהחובה | ערכים ומגבלות nousresearch/hermes-4-405b | ברירת מחדל— |
שדהmessages | סוגmessage[] | דרישהחובה | ערכים ומגבלות מספר פריטים מזערי: 1 | ברירת מחדל— |
שדהmessages[].role | סוגstring | דרישהחובה | ערכים ומגבלות דוגמאות: system, user, assistant, tool, function תנאים: התפקידים האלה מיוצגים במפורש בטיפוסי התאימות בקוד המקור; מערך התפקידים המדויק נשאר ייחודי לכל מודל. תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהmessages[].content | סוגstring|content_part[]|null | דרישהרשות | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— |
שדהmessages[].tool_calls | סוגtool_call[] | דרישהרשות | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— |
שדהmessages[].tool_call_id | סוגstring | דרישהרשות | ערכים ומגבלות חל כאשר: role=tool; השתמשו במזהה שהוחזר בפועל | ברירת מחדל— |
שדהmessages[].name | סוגstring | דרישהרשות | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— |
שדהmessages[].reasoning_content | סוגstring | דרישהרשות | ערכים ומגבלות חל כאשר: החזירו בהמשך את ההנמקה שהתקבלה בפועל כאשר המודל הזה משתמש בה | ברירת מחדל— |
שדהmessages[].reasoning_details | סוגobject|array | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהmax_tokens | סוגinteger | דרישהרשות | ערכים ומגבלות מינימום: 1 תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהmax_completion_tokens | סוגinteger | דרישהרשות | ערכים ומגבלות מינימום: 1 תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהstream | סוגboolean | דרישהרשות | ערכים ומגבלות | ברירת מחדלfalse |
שדהstream_options.include_usage | סוגboolean | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהtemperature | סוגnumber | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהtop_p | סוגnumber | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהstop | סוגstring|string[] | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהtools | סוגfunction_tool[] | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהtools[].type | סוגstring | דרישהרשות | ערכים ומגבלות function תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהtools[].function.name | סוגstring | דרישהחובה | ערכים ומגבלות חל כאשר: סופק כלי פונקציה | ברירת מחדל— |
שדהtools[].function.description | סוגstring | דרישהרשות | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— |
שדהtools[].function.parameters | סוגJSON_schema | דרישהרשות | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— |
שדהtool_choice | סוגstring|object | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהparallel_tool_calls | סוגboolean | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהresponse_format | סוגobject | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהreasoning_effort | סוגstring | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהreasoning | סוגobject | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהservice_tier | סוגstring | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהinstructions | סוגstring | דרישהרשות | ערכים ומגבלות שדה תאימות | ברירת מחדל— |
שדהfunctions | סוגfunction[] | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהfunction_call | סוגstring|object | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהprompt_cache_options | סוגobject | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהmodalities | סוגstring[] | דרישהרשות | ערכים ומגבלות text | ברירת מחדל— |
שדהprovider | סוגobject | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תנאים: provider.options נדחה במסלול הטקסט הזה של Ultra | ברירת מחדל— |
שדהcache_control.ttl | סוגstring | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תנאים: 1h נדחה במיקומים המשמשים בפועל למטמון הנחיות | ברירת מחדל— |
טקסט · טקסט UTF8
messages[].content
| פרמטר | מפרט |
|---|---|
פרמטרcontent_type | מפרטapplication/json |
פרמטרrequired | מפרטmodel, messages |
פרמטרmaterial_types | מפרטtext |
פרמטרmessages | מפרטמערך הודעות במבנה role/content |
פרמטרfile_material | מפרטמסמך UTF-8 בפועל מוכנס כטקסט מילולי; לא מוסק מזהה קובץ |
פרמטרoptional_controls | מפרטstream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
פרמטרcontrol_scope | מפרטייחודי למודל; כלי פונקציות של המשתמש שונים מכלים מתארחים |
פרמטרoutput_modalities | מפרטtext |
פרמטרhosted_operations | מפרטfalse |
פרמטרmultimodal_input_binding | מפרטnull |
מחזור חיים: synchronous_or_streamed
שלחו את מזהה המודל המדויק עם messages.
אורך ההקשר אינו תקרת פלט.
קובץ טקסט יכול לספק טקסט מילולי; קלטי תמונה/אודיו/אובייקט קובץ דורשים קישור מדויק.
מידע תעריפים אינו מוסיף אפשרויות לבקשה. הפרמטרים הנתמכים מפורטים בשיטה שנבחרה.
התאימו כל חיוב לתנאים המוצגים. השתמשו בתעריף אחד לכל קבוצה של תצורות חלופיות.
| תצורה | טבלת תעריפים | טוקנים בהקשר, יותר מ- | טוקנים בהקשר, עד וכולל | חיוב |
|---|---|---|---|---|
| תצורהתעריפי הבסיס לטוקנים | טבלת תעריפיםתעריף בסיס | טוקנים בהקשר, יותר מ-— | טוקנים בהקשר, עד וכוללללא גבול עליון | חיוב קלט · טוקני קלט $0.002 / 1K טוקנים פלט · טוקני פלט $0.006 / 1K טוקנים קלט · קריאה מהמטמון — / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון — / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון, 1 שעה — / 1K טוקנים |
| תצורהרמת אורך בקשה 1 | טבלת תעריפים— | טוקנים בהקשר, יותר מ-0 | טוקנים בהקשר, עד וכוללללא גבול עליון | חיוב קלט · טוקני קלט $0.002 / 1K טוקנים פלט · טוקני פלט $0.006 / 1K טוקנים קלט · קריאה מהמטמון — / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון — / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון, 1 שעה — / 1K טוקנים |
לפני הבקשה Ailoot משריינת סכום משוער. לאחר קבלת התוצאה היא מסדירה את החיוב הסופי לפי השימוש המדוד. הסדרת חיוב בהזרמה משתמשת ברשומת השימוש הסופית. איך פועלים שריון הסכום והסדרת החיוב →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "nousresearch/hermes-4-405b", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')\n\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nr=json.loads(Path("result.json").read_text())\nfor x in r.get("choices",[]):\n if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])\nPY_RESULT\nfrom openai import OpenAI\nimport os\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nresult=client.chat.completions.create(model='nousresearch/hermes-4-405b',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}])\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nsave_result(result.to_dict(mode="json"))\nfrom openai import OpenAI\nimport os\nfrom pathlib import Path\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nwith client.chat.completions.stream(model='nousresearch/hermes-4-405b',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:\n with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:\n for event in stream:\n payload=event.to_dict(mode="json")\n log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\\n"); log.flush()\n print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))\n final=stream.get_final_completion()\n save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")\njson או SSE
שמרו כל תגובה מלאה, קובץ ומקטע תוכן שהוחזרו.
שמרו כל בחירה ואת התוכן, קריאות הכלים וההנמקה שלה. ב-SSE הרכיבו עדכונים לפי אינדקס הבחירה/הכלי ושמרו את סיבת הסיום הסופית ואת השימוש.
שמרו מזהי בקשות/תגובות וכותרות. לא מסופק URL כללי לאחזור משימת טקסט.
| שדה | סוג |
|---|---|
שדהchoices[].index | סוגinteger |
שדהchoices[].message.content | סוגstring|null |
שדהchoices[].message.tool_calls | סוגtool_call[] |
שדהchoices[].message.reasoning_content | סוגstring |
שדהchoices[].message.reasoning_details | סוגobject|array |
שדהchoices[].finish_reason | סוגstring|null |
שדהusage | סוגobject |
| תגובה | תנאי | השלב הבא |
|---|---|---|
תגובה400 · invalid_request_error | תנאישדות נדרשים, ייצוג חומר או ערך פרמטר שאינם תקינים | השלב הבאתקנו את השדות שצוינו לפני בקשת יצירה חדשה. |
Ailoot Ultra nousresearch/hermes-4-405b
השתמשו בנתיבי השיטות המוצגים למעלה.
nousresearch/hermes-4-405bHermes 4 405B הוא מודל הטקסט בעל ההסקה ההיברידית של Nous Research, המבוסס על Llama 3.1 405B. הוא משלב שיחה הניתנת להכוונה, חשיבה מפורשת, JSON שאומן לפי סכימות וקריאות משולבות לפונקציות, למתמטיקה, לתכנות, לעבודה אנליטית ולכתיבה יצירתית מבוקרת.
התיאור הזה מציג את יכולות המודל. הקלט, הפלט והאפשרויות הזמינים ב-Ailoot מפורטים בהמשך לפי השיטה שנבחרה.
Hermes 4 405B הוא מודל ההסקה במצב היברידי של Nous Research, המבוסס על Llama 3.1 405B. הוא מקבל טקסט ומפיק טקסט, לרבות תשובה סופית, קוד, JSON מובנה או תוכן קריאות לכלים. היצרן מפתח את המהדורה סביב תיעודי הסקה מאומתים, יכולת הכוונה גבוהה בידי המשתמש ופלט הנאמן לפורמט, תוך שימור משימות עוזר כללי וכתיבה יצירתית.
היצרן מתאר מאגר מורחב לאימון המשך של כחמישה מיליון דוגמאות ושישים מיליארד אסימונים, המשלב נתוני הסקה ונתונים ללא הסקה. Hermes 4 מוסיף מצב הסקה היברידי מפורש, משפר את התנהגות היעד למתמטיקה, לקוד, ל־STEM וללוגיקה, ומאומן לפעול לפי סכימות JSON ולתקן אובייקטים פגומים. אלה שינויים במהדורה; אין להחליף אותם בייצוג ההנחיות ובהתנהגות המוקדמת של Hermes 3.
למשימת הסקה, ספקו את הבעיה המלאה, את ההגדרות ואת האילוצים. בקשו את הפתרון הסופי או את תוצר הקוד בנפרד מניתוח הביניים. תדריך מעשי הוא: ״השוו את התנאים האלה לפתרון המוצע, זהו את השלב חסר הבסיס והחזירו מסקנה מתוקנת עם ההנחות שבהן היא משתמשת.״
Hermes 4 משתמש בפורמט השיחה של Llama 3 עם כותרות תפקיד. היצרן יכול להפעיל הסקה באמצעות דגל thinking בתבנית השיחה או הוראת מערכת המגדירה את ההתנהגות הזאת. כאשר המודל שוקל את הבעיה, החשיבה מוקפת בסמנים הייעודיים שלה לפני התשובה הסופית. הוראות מערכת נוספות יכולות לעצב את התפקיד, הסגנון ופורמט התשובה.
מימוש הייחוס מציע גם keep_cots לשמירת תוכן החשיבה. זו אפשרות תבנית, ולא הצהרה על זיכרון בלתי מוגבל. שמרו על בהירות העובדות שאושרו ודרישות המשימה, כך שאפשר יהיה להבחין בין רעיונות ביניים לממצאים סופיים. לכתיבה, הגדירו נקודת מבט, טון ואת החומר שחייב להישאר; לחילוץ, הגדירו את הרשומה הרצויה במקום להסתמך על סגנון עוזר פתוח.
Hermes 4 תומך בקריאות לפונקציות המשולבות עם הסקה בתור של העוזר. לכלים יש שמות, תיאורים וסכימות פרמטרים, המסופקים דרך ייצוג המערכת של היצרן או שדה tools המפורש בידי התבנית. המודל פולט אובייקטי קריאה ב־JSON המוקפים בתגיות. היישום מנתח ומפעיל את הפונקציה הנבחרת ומחזיר תשובת כלי, ולאחר מכן המודל יכול להמשיך בניתוח ולתת את התשובה.
לתוצאת JSON, ספקו את הסכימה ואת משמעות כל שדה. אימון להיצמדות לסכימה או לתיקון אובייקטים פגומים אינו מבסס שכל ערך שהוחזר הוא עובדתי. השוו את האובייקט למקור, שמרו ראיות לשדות שחולצו ואמתו ארגומנטים מוצעים לפונקציות לפני החלתם.
תצורת המודל שפורסמה מגדירה max_position_embeddings כ־131,072. תכננו את חומר המקור, השיחה, ההסקה, תוצאות הכלים והתשובה בתוך ההקשר של התהליך שנבחר; שדה המיקומים הזה אינו מגבלת פלט קשיחה עצמאית. Nous ממליצה על temperature של 0.6, על top-p של 0.95 ועל top-k של 20 עבור מאפייני הדגימה במימוש הייחוס שלה.
תוצאה שימושית היא תשובה הנתמכת במקורות, הצעת קוד, רשומה מובנית או קטע כתוב שאפשר לבדוק את אילוציו. בדקו קוד שנוצר ביישום המיועד לו והשתמשו בתצפיות שהוחזרו בפועל בכל בקשת המשך. שמרו על הבחנה בין מהדורת Hermes 4 המדויקת בגודל 405B, פורמט השיחה שלה של Llama והתהליך ההיברידי עם כלים, לבין וריאנטים קטנים יותר, Hermes 3 ChatML ומודלים אחרים הנגזרים מ־Llama.
POST /v1/messagestextjson, sse| שדה | סוג | דרישה | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל |
|---|---|---|---|---|
שדהmodel | סוגstring | דרישהחובה | ערכים ומגבלות nousresearch/hermes-4-405b | ברירת מחדל— |
שדהmessages | סוגmessage[] | דרישהחובה | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— |
שדהmessages[].role | סוגstring | דרישהחובה | ערכים ומגבלות user, assistant | ברירת מחדל— |
שדהmessages[].content | סוגstring | דרישהחובה | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— |
שדהmax_tokens | סוגinteger | דרישהחובה | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— |
שדהstream | סוגboolean | דרישהרשות | ערכים ומגבלות | ברירת מחדלfalse |
טקסט · טקסט UTF-8
מחרוזת messages[].content
| פרמטר | מפרט |
|---|---|
פרמטרcontent_type | מפרטapplication/json |
פרמטרrequired | מפרטmodel, messages, max_tokens |
פרמטרoptional_controls | מפרטstream |
פרמטרmaterial_types | מפרטtext |
פרמטרtext_file_material | מפרטקראו את מסמך UTF-8 בפועל והכניסו את הטקסט שלו לקלט שצוין או למחרוזת תוכן ההודעה. |
מחזור חיים: synchronous_or_streamed
מידע תעריפים אינו מוסיף אפשרויות לבקשה. הפרמטרים הנתמכים מפורטים בשיטה שנבחרה.
התאימו כל חיוב לתנאים המוצגים. השתמשו בתעריף אחד לכל קבוצה של תצורות חלופיות.
| תצורה | טבלת תעריפים | טוקנים בהקשר, יותר מ- | טוקנים בהקשר, עד וכולל | חיוב |
|---|---|---|---|---|
| תצורהתעריפי הבסיס לטוקנים | טבלת תעריפיםתעריף בסיס | טוקנים בהקשר, יותר מ-— | טוקנים בהקשר, עד וכוללללא גבול עליון | חיוב קלט · טוקני קלט $0.002 / 1K טוקנים פלט · טוקני פלט $0.006 / 1K טוקנים קלט · קריאה מהמטמון — / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון — / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון, 1 שעה — / 1K טוקנים |
| תצורהרמת אורך בקשה 1 | טבלת תעריפים— | טוקנים בהקשר, יותר מ-0 | טוקנים בהקשר, עד וכוללללא גבול עליון | חיוב קלט · טוקני קלט $0.002 / 1K טוקנים פלט · טוקני פלט $0.006 / 1K טוקנים קלט · קריאה מהמטמון — / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון — / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון, 1 שעה — / 1K טוקנים |
לפני הבקשה Ailoot משריינת סכום משוער. לאחר קבלת התוצאה היא מסדירה את החיוב הסופי לפי השימוש המדוד. הסדרת חיוב בהזרמה משתמשת ברשומת השימוש הסופית. איך פועלים שריון הסכום והסדרת החיוב →
{\n "model": "nousresearch/hermes-4-405b",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'nousresearch/hermes-4-405b', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nPath('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \\\n -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nPY_RESULT\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'nousresearch/hermes-4-405b', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nfrom urllib.request import Request, urlopen\nfrom urllib.error import HTTPError\n\napi_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']\nif not api_key.strip():\n raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')\nheaders = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}\nheaders['x-api-key'] = api_key\nrequest = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')\ntry:\n with urlopen(request, timeout=120) as response:\n raw = response.read()\n Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')\nexcept HTTPError as error:\n Path('result.json').write_bytes(error.read())\n Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')\n raise\nPath('result.json').write_bytes(raw)\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nJSON או SSE
שמרו כל תגובה מלאה, קובץ ומקטע תוכן שהוחזרו.
שמרו את כל בלוקי התוכן, חתימות החשיבה ומזהי השימוש בכלים בפועל. הרכיבו את כל עדכוני הבלוקים של SSE; בלוק הטקסט הראשון אינו הפלט המלא.
שמרו מזהי בקשות/תגובות וכותרות. לא מסופק URL כללי לאחזור משימת טקסט.
| שדה | סוג |
|---|---|
שדהid | סוגstring |
שדהmodel | סוגstring |
שדהcontent[] | סוגtext|thinking|tool_use|other content block |
שדהstop_reason | סוגstring|null |
שדהusage | סוגobject |
| תגובה | תנאי | השלב הבא |
|---|---|---|
תגובה400 · invalid_request_error | תנאישדות נדרשים, ייצוג חומר או ערך פרמטר שאינם תקינים | השלב הבאתקנו את השדות שצוינו לפני בקשת יצירה חדשה. |
Ailoot Ultra nousresearch/hermes-4-405b
השתמשו בנתיבי השיטות המוצגים למעלה.
דוגמה טכנית באנגלית
Repair an extracted record\n\nRepair this draft record using only the source sentence. Source: 'Shipment R18 contains 14 blue lamps; delivery date is not yet agreed.' Draft: {shipment: 'R18', quantity: '41', colour: 'blue', delivery_date: 'Friday'}. Return valid JSON with shipment, quantity, colour and delivery_date; quantity must be an integer and an unknown date must be null. Briefly list the corrected fields afterward.A requested JSON object with corrected quantity and unknown date, followed by a brief correction list.Parsing succeeds and no field contradicts the source; quantity is 14 and delivery_date is null.