Zwei oder drei Dinge, die wir über NOUS wissen

Vierundzwanzig Millionen Klone. Zweihundertachtundfünfzigtausend Sterne auf GitHub. Eine Bewertung von 1,5 Milliarden Dollar. Auf den ersten Blick erzählen die Zahlen von Nous Research nicht dieselbe Geschichte wie seine Organisation: etwa zwanzig Personen, kein riesiges Rechenzentrum, kein Frontier-Modell mit mehreren hundert Milliarden Parametern. Die Software, die diese Maßlosigkeit produziert, ist ein Agent auf der Kommandozeile, kostenlos verteilt, den jeder installieren, verändern und hosten kann.

Diese Anomalie ist das Thema. Nous Research verkauft kein Modell: Sie verkauft ein Vertrauensverhältnis zu einem Agenten. Ihre These passt in einen Satz, seit drei Jahren in allen Formen wiederholt: Die Menschen, die eine KI nutzen, müssen die Kontrolle darüber behalten. Alles Übrige (die Modellfamilie Hermes, der Agent, das Abonnement Nous Portal, das Trainingsnetzwerk Psyche) folgt aus diesem Versprechen. Und stößt auf eine Frage, die die Industrie nicht entschieden hat: Kann man Vertrauen verkaufen, wenn man den Code hergibt?

KI als öffentliches Gut

Der Name ist ein Programm. Nous ist das griechische Wort für den Intellekt, den Geist, der direkt wahrnimmt. Hermes, der Bote der Götter, wurde zum Agenten, der ausführt. Psyche, die Seele, gab dem verteilten Trainingsnetzwerk ihren Namen. Diese kohärente Mythologie ist nicht nur eine Marottenhaftigkeit des Marketings: Sie erzählt eine Philosophie, die Intelligenz als geteilte Fähigkeit und nicht als industrielles Eigentum versteht.

Nous Research entsteht 2022 aus einem Kollektiv von Forschern und Bastlern, die sich auf Discord und X zusammengefunden haben, rund um eine Intuition: gute synthetische Datensätze können hervorragende Modelle ohne industrielle Mittel hervorbringen. Das Kollektiv wird 2023 zu einem Unternehmen, mit vier Gründern: Jeffrey Quesnelle, Karan Malhotra, Teknium und Shivani Mitra. Dillon Rolnick stößt im selben Jahr zu ihnen, zunächst als Betriebsleiter, bevor er Generaldirektor wird.

Die hauseigene Doktrin heißt Ausrichtung auf den Nutzer. Während die großen Labore ihre Modelle darauf trainieren, abzulehnen, zu nuancieren und sich rechtlich zu schützen, wird Hermes darauf trainiert, den Standpunkt der Person zu übernehmen, die es verwendet. "Neutrally aligned", sagt die interne Formel: Das Modell muss der Weltanschauung seines Nutzers folgen, nicht der des Unternehmens, das es hergestellt hat. Das ist eine philosophische Position, ein kommerzielles Argument und eine Quelle von Kontroversen. Das ist auch, was Hermes von einer x-ten Variante von Llama unterscheidet.

Nous Research ist jedoch kein Frontier-Labor im Sinne von OpenAI oder Anthropic. Seine ursprüngliche Kompetenz ist das Post-Training: von einer soliden offenen Basis ausgehen (Llama gestern, Seed-OSS heute) und sie in einen gehorsamen, steuerbaren Assistenten verwandeln, der Werkzeuge aufrufen kann. "Wir haben verstanden, dass das Post-Training die Schicht war, in der wir die größte Wirkung erzielen konnten", fasst der Ankündigungsbrief der Serie B zusammen. Eine elegante Art zu sagen, dass das Labor seinen Vorteil auf der Schicht aufgebaut hat, die die Giganten als Detail betrachten.

Von Discord zur Serie B

Alles beginnt mit einem viralen Erfolg. Der erste Hermes, ein Fine-Tune von LLaMA, verbreitet sich in wenigen Tagen. Niemand weiß wirklich, wer dahintersteckt: es ist der Geist des Kollektivs. Dann kommt die grundlegende Kontroverse: die Benchmark-Ergebnisse scheinen zu schön, um ehrlich zu sein. Beschuldigt, ihre Modelle auf den Tests zu trainieren, antworten die Gründer, sie hätten nicht gewusst, was diese Benchmarks seien. Die unabhängige Überprüfung gibt ihnen recht. Die Anekdote sagt etwas über das Haus aus: zuerst bauen, dann optimieren, und manchmal gar nicht optimieren.

2023 ist das Jahr der Strukturierung. Das Kollektiv wird zur Gesellschaft, sammelt erstes Geld bei Krypto-Investoren und Business Angels ein und veröffentlicht YaRN, eine Methode zur Kontexterweiterung, die später von Meta und DeepSeek übernommen wird. Hermes 2, dann Hermes 3, etablieren die Familie im Open-Source-Ökosystem; sie wird zum Standardmodell von Agenten-Frameworks wie Eliza.

2024 erweitert die Ambition. Mit Diederik Kingma, Mitentwickler des Adam-Optimierers und Mitgründer von OpenAI, veröffentlicht Nous Research DeMo, dann DisTrO, Methoden, die die Kommunikation zwischen GPUs drastisch reduzieren. Im Dezember trainiert das Labor ein Modell mit 15 Milliarden Parametern über 11 000 Knoten, die über mehrere Kontinente verteilt sind. In der Zwischenzeit wird das Experiment WorldSim von Karan Malhotra (Claude aus seiner Rolle als Assistent herauszubringen) viral und verschafft dem Labor unerwartete Medienberichterstattung, insbesondere in der New York Times.

2025 beschleunigt: Serie A über 50 Millionen Dollar unter der Leitung von Paradigm, Testnet des Psyche-Netzwerks, Veröffentlichung der Hermes-4-Familie (14B, 70B, 405B), dann von Hermes 4.3, dem ersten Produktionsmodell, das vollständig auf Psyche nachtrainiert wurde. 2026 ist das Jahr des Übergangs zur breiten Öffentlichkeit: Hermes Agent im Februar, ein weltweiter Hackathon, dann eine Serie B über 90 Millionen Dollar im Oktober.

Die Schlüsseldaten

• 2022: Kollektiv auf Discord und X. Destillation der ersten LLaMA, Geburt der Hermes-Familie.
• 2023: Hermes 1 wird viral. Veröffentlichung von YaRN. Gründung und erste Finanzierungsrunde.
• 2024: Hermes 2 und 3. DeMo und DisTrO mit Diederik Kingma. WorldSim. Demonstration eines 15B auf 11 000 Knoten.
• 2025: Serie A über 50 M$ (Paradigm). Testnet Psyche. Hermes 4, dann Hermes 4.3, trainiert auf Psyche.
• 2026: Hermes Agent (Februar, MIT). 258 000 GitHub-Sterne. Serie B über 90 M$ (Oktober).

Der Stapel, Stein für Stein

Jeder Baustein des Stapels beantwortet dieselbe Frage: Wie lässt man eine KI an realen Aufgaben arbeiten, ohne ihre Daten, ihr Gedächtnis und ihre Werkzeuge einem einzigen Vermittler anzuvertrauen?

Hermes, das Rezept

Hermes ist weniger eine Architektur als ein Rezept: von einer soliden offenen Basis ausgehen, sie mit synthetischen Daten und sorgfältig erstellten Instruktionsdatensätzen nachtrainieren und dann das Verhalten so einstellen, dass es dem Nutzer folgt statt den Vorgaben eines Unternehmens. Hermes 1, 2 und 3 haben diesen Ruf auf Llama aufgebaut; Hermes 4 hat im August 2025 mit drei Größen (14B, 70B, 405B) und einem hybriden Reasoning-Modus eine neue Stufe erreicht.

Die Zahl, die das Labor hervorhebt, ist RefusalBench, ein Test, der die Fähigkeit eines Modells misst, eine legitime Anfrage nicht abzulehnen. Hermes 4 erreicht dort 57,1 % und beansprucht den ersten Platz, mit 96,3 % auf MATH-500 im Reasoning-Modus. Hermes 4.3, veröffentlicht im Dezember 2025, treibt die Logik weiter: nur 36 Milliarden Parameter, ein Kontext von 512 000 Tokens und der Beweis, dass ein verteilt trainiertes Modell seinem zentralisierten Gegenstück ebenbürtig sein oder es sogar übertreffen kann. Mehr als 50 Millionen kumulierte Downloads auf Hugging Face, laut den von der Fachpresse weitergegebenen Zahlen.

Hermes Agent, das Produkt

Im Februar 2026 unter MIT-Lizenz veröffentlicht, ist Hermes Agent ein Kommandozeilen-Agent, der dafür konzipiert ist, auf der Maschine des Nutzers oder auf einem Server zu leben. Seine Besonderheit besteht aus drei Ideen: einem persistenten Gedächtnis, das Neustarts übersteht, Fähigkeiten, die der Agent nach der Lösung eines Problems selbst schreibt, und einem Gateway, das ihn mit mehr als zwanzig Messaging-Plattformen verbindet (Telegram, Discord, Slack, Signal, WhatsApp, E-Mail, Matrix, Teams).

Der Agent ist bewusst agnostisch: Er funktioniert mit Nous Portal, OpenRouter, OpenAI, Anthropic, Google oder jedem kompatiblen Zugangspunkt und kann lokal, in Docker, per SSH, auf Daytona, Modal oder Vercel Sandbox ausgeführt werden. Man kann also das Modell wechseln, ohne sein Gedächtnis oder seine Fähigkeiten zu verlieren: eine Entscheidung, die viel über die Strategie aussagt, den Nutzer durch die Anhäufung von Kontext zu binden, nicht durch die Sperrung des Modells.

Nous Portal, die Kasse

Nous Portal ist der vom Unternehmen empfohlene Weg, Hermes Agent laufen zu lassen. Gegen ein Abonnement erhält der Nutzer Zugang zu mehr als 300 Modellen (Anthropic, OpenAI, Google, DeepSeek, Qwen, Kimi, GLM, MiniMax, xAI, NVIDIA) und zu einem "Tool Gateway", der Websuche, Bildgenerierung, Sprachsynthese, Cloud-Browser und Ausführungs-Sandbox bündelt. Ein einziger OAuth-Identifikator ersetzt ein halbes Dutzend Konten und API-Schlüssel.

Das ist der wirtschaftliche Angelpunkt des Labors: Nous Research stellt nicht seine eigenen Modelle in Rechnung, sondern die Infrastruktur, die es ermöglicht, die der anderen zu orchestrieren. Eine Position als "Schweiz der Modelle", die die zur Schau gestellte Neutralität in wiederkehrende Einnahmen verwandelt und es vermeidet, vom kommerziellen Erfolg einer einzigen Modellfamilie abhängig zu sein.

Psyche, die Wette auf den Bruch

Psyche ist ein verteiltes Trainingsnetz: Statt einen riesigen Cluster zu mieten, koordiniert es über das Internet verteilte Maschinen, die durch DisTrO verbunden sind, eine Methode zur Gradientenkompression, die das zwischen GPUs ausgetauschte Datenvolumen reduziert. Koordination und Nachverfolgbarkeit laufen über die Solana-Blockchain; die Gradienten zirkulieren ihrerseits über ein dediziertes Peer-to-Peer-Netz.

Die Demonstration vom Dezember 2024 (15 Milliarden Parameter, trainiert auf 11 000 Knoten), dann das Testnet im Mai 2025 und das Training von Hermes 4.3 auf 24 Knoten mit 144 000 Tokens pro Sekunde haben einen Teil des Ökosystems überzeugt. Eine offene Frage bleibt: Niemand hat bisher öffentlich ein verteiltes Training im Maßstab der Frontier-Modelle gezeigt, mit den Dutzenden Milliarden Dollar, die das voraussetzt.

Hermes for Businesses, die Prüfung

Zusammen mit der Serie B angekündigt, soll "Hermes for Businesses" die Versprechen des Agenten für die breite Öffentlichkeit in die Unternehmenswelt übertragen: Wahl der Modelle nach Budget und Datensensibilität, Abschottung, Governance des internen Wissens, Support und Deployment. Die Rhetorik ist eindeutig: Das Unternehmen muss seinen Stapel an Intelligenz besitzen, nicht mieten. Eine mobile App für die breite Öffentlichkeit ist ebenfalls angekündigt, ein Zeichen dafür, dass Nous Research seine individuelle Verankerung nicht opfern will.

Die Software verschenken, Vertrauen verkaufen

Die Software ist kostenlos; Vertrauen, Bequemlichkeit und Governance kosten Geld. Das ist die Formel, die Nous Research seit 2025 einsetzt und die sowohl das sehr schnelle Wachstum seiner Zuhörerschaft als auch die Zurückhaltung mancher Beobachter erklärt.

Die Abfolge ist klassisch in der Open-Source-Software (den Kern des Produkts verschenken, um einen Standard zu schaffen, den Betrieb verkaufen), aber sie wird hier auf einen Agenten angewendet, das heißt auf ein Objekt, das Kontext ansammelt und mit der Nutzung nützlicher wird. Jede Woche mit Hermes Agent erhöht die Wechselkosten, ohne dass das Unternehmen irgendetwas sperren müsste.

Die bekannten Zahlen zeichnen eine beeindruckende und fragile Entwicklung. Der annualisierte Umsatz lag Mitte September 2026 bei etwa 36 Millionen Dollar, laut dem Wall Street Journal; die Geschäftsleitung peilt mehr als 100 Millionen Ende 2026 an. Bei 1,5 Milliarden Dollar Bewertung übersteigt das Vielfache das 40-Fache des annualisierten Umsatzes: ein Niveau, das eine perfekte Ausführung und eine sofortige Beschleunigung der Unternehmensverträge voraussetzt.

Insgesamt eingeworben: 158 Millionen Dollar laut Unternehmen, 165 Millionen laut einigen Datenbanken, die die Seed-Runden separat zählen. Die Krypto-Presse sprach von einer "Token"-Bewertung von 1 Milliarde Dollar für die Serie A, was die unterschiedlichen Lesarten zwischen Krypto-Presse und Tech-Presse erklärt.

"In gewisser Weise sind 90 Millionen Dollar in der modernen Finanzierung bescheiden."

, Dillon Rolnick, Ankündigungsschreiben der Serie B, 7. Oktober 2026

Vier strukturelle Risiken bedrohen dieses Konstrukt. Die Kannibalisierung: Ein MIT-Agent kann geforkt, weiterverkauft oder von einem Konkurrenten kostenlos integriert werden; der Schutz kommt nicht vom Code, sondern von der Marke, der Community und der Qualität der Ausführung. Die Abhängigkeit von Lieferanten: Das Portal verkauft den Zugang zu Modellen weiter, die ihm nicht gehören, und eine Preiserhöhung schlägt sofort durch. Die Inferenzkosten: Ein Agent, der kontinuierlich läuft und Tools aufruft, kostet viel, und das Versprechen "weniger als 100 Dollar pro Tag" muss gegenüber intensiven Nutzern halten. Der Unternehmensvertrieb, schließlich: Einen Justiziar und "forward deployed"-Ingenieure einzustellen reicht nicht aus, um einen RSSI zu beruhigen; Compliance ist eine langwierige Baustelle.

Die Zahlen, und was sie nicht sagen

Diese Zahlen erzählen von einer seltenen Adoption für ein Kommandozeilen-Tool. Hermes Agent hat weder eine Werbekampagne noch eine Anwendung für die breite Öffentlichkeit: Es verbreitete sich über GitHub, X, Discord und die Mundpropaganda der Entwickler. Die aussagekräftigste Metrik ist vielleicht nicht die Anzahl der Klone, sondern die Geschwindigkeit, mit der das Repository drei Monate nach dem öffentlichen Start die 140 000 Sterne überschritten hat.

Man muss sie dennoch mit Vorsicht lesen. Die Anzahl der Klone misst Downloads, nicht aktive Nutzer; der Anteil an den weltweiten Tokens ist eine interne Schätzung; GitHub-Sterne messen Aufmerksamkeit, nicht Einnahmen. Die einzige Finanzangabe von Dritter Seite (36 Millionen Dollar annualisierter Umsatz) bleibt im Verhältnis zur Bewertung bescheiden, und genau das ist die Wette der Serie B.

Fünf Gesichter

Nous Research veröffentlicht kein Organigramm. Titel ändern sich schnell in einem Unternehmen dieser Größe, und einige Biografien sind aus Drittquellen rekonstruiert. Die folgenden fünf Profile erheben nicht den Anspruch, eine Hierarchie zu beschreiben: Sie beschreiben eine Rollenverteilung, die den Weg des Labors und die Natur von Hermes Agent erklärt.

Dillon Rolnick, der Operator aus der Finanzwelt

Er hat weder einen Doktortitel noch eine Forscherlaufbahn. Genau das macht ihn nützlich: Dillon Rolnick ist der Übersetzer zwischen der Kultur des Labors und den Anforderungen des Kapitals.

2017 schloss er sein Studium an der Vanderbilt University ab und begann seine Karriere als Devisenmarktmacher bei Effex Capital (Devisen, Metalle, Futures, Differenzkontrakte, Krypto). 2019 gründete er Crysknife Capital, ein Vehikel, benannt nach einer Waffe aus Dune, spezialisiert auf den Ankauf und die quantitative Bewertung von Forderungen aus Rechtsstreitigkeiten. Anschließend war er bei einem großen Risikokapitalfonds als Forschungsleiter tätig, bevor er 2023 zu Nous Research kam.

Er trat dort als Chief Operating Officer ein (so stellt er sich noch im Mai 2025 im Podcast ThursdAI vor) und wurde Chief Executive Officer, während sich das Unternehmen strukturierte. Er ist es, der die öffentliche Stimme trägt: Konferenz Akash Accelerate 2025, Auftritt in der Sendung TBPN zum Start von Hermes Agent im März 2026, Artikel im Wall Street Journal im Oktober. Sein Argument ist immer dasselbe: Offene KI ist billiger, besser auditierbar, und der Wettbewerb nützt zuerst den Nutzern.

Sein Führungsstil zeigt sich in seinem Ankündigungsschreiben zur Serie B, in dem er 90 Millionen Dollar als "bescheidene" Summe bezeichnet. Hinter der Formel steht eine Trader-Methode (den unterbewerteten Vermögenswert suchen, vor der Menge zugreifen), angewandt auf eine Überzeugung: Offenheit wird vom Markt unterbewertet.

"Ein Prinzip ist seit der ersten Version von Hermes konstant geblieben: Die Menschen, die ein KI-System nutzen, müssen die Kontrolle darüber behalten."

, Dillon Rolnick, Ankündigungsschreiben zur Serie B, 7. Oktober 2026

Jeffrey Quesnelle, der Architekt

Er ist der Mitgründer, den man zitiert, wenn man beweisen muss, dass Nous Research Forschung betreibt und nicht nur Lärm macht. Jeffrey Quesnelle ist der Mann der beiden Innovationen, die Hermes Agent möglich machen: der lange Kontext und das verteilte Training.

Ausgebildet in Informatik und Mathematik an der Oakland University, dann mit einem Master an der University of Michigan-Dearborn, leitete er von 2017 bis 2022 die Softwareentwicklung bei Intrepid Control Systems, bevor er leitender Ingenieur bei Eden Network wurde, einer Blockchain-Infrastruktur. Dieser Werdegang als Systembauer, mehr als als akademischer Forscher, erklärt seine Art: kurze Papers, Implementierungen, die laufen.

2023 ist er Mitautor von YaRN, einer Methode, die das Kontextfenster der Modelle von 8 000 bis 16 000 Tokens auf bis zu 128 000 Tokens erweitert, zu begrenzten Zusatzkosten. Sie wird über hundert Mal zitiert, von Meta und DeepSeek übernommen und wird zum De-facto-Standard. 2024 ist er Mitautor von DeMo mit Diederik Kingma, dann von DisTrO, die den Datenverkehr zwischen GPUs reduzieren und verteiltes Training wirtschaftlich tragfähig machen. Das ist die Grundlage von Psyche.

Er legt diese Arbeiten in anspruchsvollen Formaten dar: zwei Stunden Gespräch mit Sina Habibian im März 2025 über Fourier-Transformationen angewandt auf die Gradientenkompression, die Mathematik des verteilten Trainings und die Theorien des Geistes. Seine intellektuelle Signatur ist die "neutrale" Ausrichtung: Ein Modell soll die Weltanschauung seines Nutzers übernehmen, nicht die des Unternehmens, das es hergestellt hat.

Karan Malhotra, der Philosoph des Verhaltens

Ein Abschluss in Religion und Philosophie, ein Abstecher in die Neurowissenschaften und die Verantwortung dafür, was die Hermes-Modelle zu sagen wagen oder zu sagen verweigern.

Karan Malhotra studierte Religion und Philosophie an der Emory University und arbeitete dann als Forscher für maschinelles Lernen am Stanford Brain Stimulation Lab, wo er die Wirkungen nicht-invasiver Hirnstimulation untersuchte. Der Sprung zu Sprachmodellen ist kein Bruch: In beiden Fällen geht es darum zu verstehen, wie ein komplexes System seine Ausgabe ändert, wenn man seine Eingabe ändert.

Als Mitgründer 2022 wird er Head of Behavior, derjenige, der die Persönlichkeit, die Werte und die Steuerbarkeit der Modelle definiert. Er ist es, der öffentlich die "uncensored"-Doktrin vertritt: Ein Modell, das verweigert, zögert und den Nutzer wie einen Verdächtigen behandelt, ist nicht sicher, es ist nutzlos. Er verteidigt auch die Nutzung der Blockchain in Psyche, nicht aus Ideologie, sondern wegen ihrer Anreiz- und Rückverfolgbarkeitseigenschaften angesichts des Risikos der Datenvergiftung.

Sein Experiment WorldSim Anfang 2024 bleibt ein Wendepunkt: Indem er Claude 3 Opus auffordert, aus seiner Assistentenrolle herauszutreten und die Kommandozeilenschnittstelle einer simulierten Realität zu werden, zeigt er, dass eine KI ein viel reicheres Weltmodell enthält, als die Produkte erkennen lassen. Die Episode wird viral und etabliert das Labor in der öffentlichen Debatte über die Natur des Verhaltens von Modellen.

"Intelligenz darf nicht von Unternehmen vereinnahmt werden. Wie Wasser und Luft muss sie ein öffentliches Gut sein, das allen zugänglich ist."

, Karan Malhotra, Interview weitergegeben von Plain AI, Mai 2026

Teknium, der anonyme Handwerker

Niemand kennt sein Gesicht; alle kennen seine Modelle. Teknium ist der Handwerker der Hermes-Familie, derjenige, der eine offene Basis in einen gehorsamen und angenehmen Assistenten verwandelt.

Er arbeitet unter Pseudonym, was weder Glaubwürdigkeit noch Einfluss verhindert: Sein Konto und seine Veröffentlichungen auf Hugging Face werden von einem Teil der Open-Source-Community verfolgt. Vor Nous Research war er bei Stability AI. Er ist der Autor des Datensatzes GPTeacher, der zum Training des allerersten Hermes diente, und der Hauptverantwortliche für das Post-Training von Hermes 2, 3 und 4, darunter das im August 2025 veröffentlichte 405B-Modell.

Sein Alltag, wie er ihn beschreibt, verbindet Datenengineering, Trainingsinfrastruktur, Evaluierungen und Ausrichtungsforschung. Es ist Ameisenarbeit: Instruktionsdatensätze zusammenstellen, filtern, ausbalancieren, Verweigerungen messen, von vorn beginnen. Die wahrgenommene Qualität eines Hermes-Modells, seine Art, einer präzisen Anweisung zu folgen, ohne abzudriften, verdankt sich mehr dieser Disziplin als einer spektakulären Architektur.

Seine Anonymität ist stimmig mit der Kultur des Ortes: Was zählt, sind die veröffentlichten Gewichte, die Modellkarten und die Datensätze, nicht die Persönlichkeit ihres Autors. Seine Formel in einer Fragerunde 2025 fasst die Mischung aus Ernst und Provokation zusammen, die das Haus prägt.

"Ich bin der Leiter des Post-Trainings bei Nous Research, und wisst ihr was, vielleicht bin ich eine AGI."

, Teknium, Fragerunde, 2025

Shivani Mitra, die diskrete Brücke

Die am wenigsten sichtbare der vier Gründer ist auch diejenige, die das Labor mit der Welt des Krypto-Kapitals verbindet, der materiellen Bedingung seiner Unabhängigkeit.

Shivani Mitra gehört zu den vier ursprünglichen Gründern. In den wenigen verfügbaren Biografien wird sie als Forscherin und Investorin beschrieben, die in den Ethereum-, NFT- und Open-Source-Communities präsent ist, und als Managing Partner des Shiro San Fund innerhalb von Global Asset Capital. Im Labor betrifft ihre Rolle die Forschungsleitung, die Strategie und die langfristige Vision offener KI.

Ihr Beitrag ist weniger sichtbar als der eines CTO oder eines Sprechers, aber strukturierend: Sie ist der Teil des Teams, der die Sprache der Krypto-Fonds spricht (Paradigm, Delphi Digital, Hack VC, dann Distributed Global) und zugleich die Linie eines "seriösen" Labors hält, nach dem von Karan Malhotra wiederholten Wort. Diese Doppelkompetenz erklärt, warum Nous Research bei Krypto-Investoren Kapital aufnehmen konnte, ohne auf ein Token-Projekt reduziert zu werden.

Ihre Diskretion ist real: Wir haben kein langes öffentliches Interview zu ihr identifiziert. Die obigen biografischen Elemente stammen aus beruflichen Datenbanken und Presseprofilen und müssen als solche gelesen werden.

Rund um die fünf

Hervé Bizira leitet die Einführung von Hermes Agent bei großen Organisationen: Sicherheit, Governance, Deployment. Sein Werdegang führt über Verizon Media, innerhalb des Content-Studios RYOT, und über die technische Leitung eines Investmentfonds, mit einer Ausbildung an der Universität Waterloo. Seit 2026 ist er das Gesicht des Unternehmenswechsels: im September sprach er auf dem World Congress in San José über Vertrauen und Geschwindigkeit im Zeitalter der Agenten, und M12, der Fonds von Microsoft, nennt ihn neben Dillon Rolnick zum Zeitpunkt der Serie B. Seine Präsenz signalisiert, dass Nous Research nicht mehr nur ein Werkzeug an Entwickler verkauft, sondern ein Versprechen der Konformität an Käufer.

Tristan Chaudhry ist laut einer Untersuchung von Plain AI ein Mitgründer, der im Schatten geblieben ist. Er soll Jeffrey Quesnelle bei einer Networking-Veranstaltung in San Francisco getroffen haben, nach einem Werdegang als ehemaliger Manager von Chipotle-Restaurants, der autodidaktischer Data Scientist wurde. Er vertritt eine Vision "People's AI" und eine Theorie der Sicherheit durch die Gemeinschaft statt durch Kontrolle: "Das Ziel der KI ist nicht, ein Gott der KI zu werden, sondern menschlicher zu werden", soll er gegenüber Mercury erklärt haben. Seine Biografie wird vom Unternehmen nicht bestätigt und erscheint nicht in der offiziellen Liste der vier Gründer; sie erhellt dennoch die Kultur des ursprünglichen Kollektivs.

Diederik Kingma ist der externe wissenschaftliche Garant. Mitgründer von OpenAI und Miterfinder des Optimierers Adam, unterzeichnet er mit Nous Research die Arbeiten DeMo und DisTrO, die Psyche begründen. Er ist kein Angestellter des Unternehmens, aber seine Unterschrift verleiht der Ambition des Labors gegenüber Forschern und Investoren Glaubwürdigkeit und erinnert daran, dass Nous Research vor allem ein Labor bleibt, das publiziert.

Eine Kommando-Kultur

Nous Research pflegt eine Kommando-Ästhetik: kleines Team, Fernarbeit, schnelle Iterationen, Hang zum Geheimen und zur Provokation. Die Formel auf der Karriereseite, eine Parodie auf Expeditionsanzeigen, bekennt sich zur "Mission" statt zur "Karriere". In der Praxis bedeutet das Generalistenprofile, die von einem Forschungspapier zur Deployment-Infrastruktur wechseln können, und eine ständige Präsenz auf Discord, GitHub und X.

"Gute Gehälter, lange Monate völliger Konzentration, ständige Gefahr, mit Ehre und Ruhm im Erfolgsfall."

, Karriereseite von Nous Research

Die Community wird als strategisches Gut behandelt, nicht als Marketingkanal. Die Modelle werden mit ihren Karten, ihren Datensätzen und ihren Evaluierungen veröffentlicht; externe Beiträge werden integriert; Hackathons dienen dazu, reale Anwendungen zu entdecken, bevor sie in Produkte verwandelt werden. Das ermöglicht es einem Team von rund zwanzig Personen, ein Publikationstempo zu halten, das zehnmal größere Organisationen erblassen ließe.

Die Kehrseite ist strukturell: Ein kleines Team bündelt die Risiken. Die Abhängigkeit von einigen Schlüsselpersonen ist groß, die Compliance-Funktion ist neu, und das Versprechen eines weltweiten Unternehmenssupports beruht auf Personalstärken, die dafür noch nicht dimensioniert wurden. Die Serie B finanziert genau diesen Übergang: Einstellungen von "forward deployed"-Ingenieuren, eines Juristischen Direktors, von Designern und Forschern.

Sechs Widersprüche

Der Erfolg von Nous Research ist nicht ohne Spannungen. Hier sind sechs, die die Gespräche von Investoren, Forschern und Unternehmenskäufern strukturieren.

1. "Uncensored": Produkt oder Risiko? Der RefusalBench, der die Fähigkeit misst, nicht abzulehnen, ist ein bewusster Gegen-Benchmark: Er macht umgekehrte Folgsamkeit zu einem Verkaufsargument. Kritiker sehen darin eine Verlagerung des Risikos auf den Nutzer und eine offene Tür für problematische Anwendungen. Die Antwort von Nous Research besteht aus zwei Punkten: Die Auditierbarkeit offener Gewichte sei besser als die Opazität von Filtern, und ein Modell, das zu oft ablehnt, werde für Forscher wie für Unternehmen unbrauchbar.

2. Krypto, Achillesferse oder Vorteil? Psyche basiert auf Solana, und die Bewertung der Serie A wurde als an einen Token gekoppelt dargestellt. Ein Teil des KI-Ökosystems sieht darin ein Risiko von Interessenkonflikten und Volatilität; ein anderer sieht darin die einzige Möglichkeit, ein verteiltes Training in großem Maßstab zu finanzieren. Karan Malhotra hat selbst eingeräumt, dass Krypto "viel Raum für Betrug" biete, bevor er die Wette auf die Rückverfolgbarkeit einging.

3. Open Source und Unternehmen: das MIT-Paradox. Wie verkauft man "Hermes for Businesses", wenn der Agent kostenlos und forkbar ist? Die Antwort ist klassisch: Man verkauft Support, Compliance, Integration und Ruhe, aber sie wurde noch nicht im großen Maßstab nachgewiesen. Das Risiko: dass Unternehmenskunden lieber einen Integrator bezahlen als den Herausgeber selbst.

4. Die Abhängigkeit von den Modellen anderer. Hermes ist ein Post-Training: Ohne offene Basen von Qualität (Llama, Seed-OSS) funktioniert das Rezept nicht. Meta könnte aufhören, seine Gewichte zu veröffentlichen; andere Anbieter könnten ihre Lizenzen einschränken. Genau das motiviert Psyche und langfristig eigene Modelle, aber der Weg ist lang.

5. Die Bewertung vor dem Umsatz. 1,5 Milliarden Dollar für etwa 36 Millionen Dollar annualisierten Umsatz, also mehr als das 40-Fache der Verkäufe. Das Vielfache rechtfertigt sich durch das Wachstum und durch die Psyche-Option; es lässt keine Fehlermarge. Eine Verlangsamung der Akzeptanz oder ein Scheitern des Wechsels zum Unternehmensgeschäft würde teuer bezahlt.

6. Die Messung der Traktion. 24 Millionen Klone, 2,5 % der weltweiten Tokens, 258 000 Sterne: Diese Indikatoren messen Aufmerksamkeit und Nutzung, nicht den erfassten Wert. Keiner wird von einem Dritten auditiert. Die übliche Disziplin (Trennung von Traktion, Umsatz und Retention) bleibt unerlässlich, um das Unternehmen zu bewerten.

Gegenüber OpenClaw und den geschlossenen Giganten

Der direkteste Konkurrent ist OpenClaw, der andere Referenz-Open-Source-Agent, mit dem Hermes Agent regelmäßig verglichen wird, bisweilen so sehr, dass sich die Dokumentationen beider Projekte gegenseitig zitieren. Ihm gegenüber hebt Nous Research die Token-Genügsamkeit, die Stabilität und eine tiefere Integration mit den eigenen Modellen hervor.

Gegenüber den geschlossenen Akteuren ist das Argument ein anderes: nicht die rohe Leistungsfähigkeit, sondern die Kontrolle. Ein Nutzer von Hermes Agent kann das Modell wechseln, seine Daten selbst hosten, sein Gedächtnis und seine Fähigkeiten behalten und zu einem anderen Anbieter migrieren, ohne alles zu verlieren. Das ist ein Versprechen individueller Souveränität und für ein Unternehmen ein Konformitätsargument.

Die eigenwilligste Position bleibt Nous Portal: Indem Nous Research den Zugang zu den Modellen seiner Konkurrenten weiterverkauft, stellt sich das Unternehmen über das Getümmel. Es wird zum neutralen Vermittler, der Vergleichen, Wechseln und Budgetieren ermöglicht, eine Rolle, die weder Anthropic noch OpenAI einnehmen können, da sie ihre eigenen Modelle verkaufen.

Worauf zu achten ist

Vier Signale werden in den nächsten zwölf Monaten zeigen, ob Nous Research der Wechsel gelingt.

• Der erste große, öffentlich gemachte Unternehmensvertrag. Ein Name, ein Betrag, eine Laufzeit: der Beweis, dass "Hermes for Businesses" kommerziell existiert.
• Der Start der mobilen App. Er wird zeigen, ob Nous Research ein Entwicklerwerkzeug bleiben oder ein Assistent für die breite Öffentlichkeit werden will.
• Ein Psyche-Training im Frontier-Maßstab. Der Sprung von 36 auf mehrere hundert Milliarden Parameter im verteilten Betrieb würde die These bestätigen.
• Die Veröffentlichung eines Sicherheitsberichts oder einer Zertifizierung. SOC 2, Code-Audits, Offenlegungsrichtlinie: der Beweis, dass das Unternehmen Vertrauen ernst nimmt.

Drei Szenarien liegen auf dem Tisch. Das günstigste: Das Unternehmen setzt auf den Agenten, das Portal wird zum Durchgangspunkt, Psyche senkt die Kosten, also mehr als 200 Millionen Dollar ARR im Jahr 2028. Das zentrale Szenario: ein reales, aber langsames Unternehmenswachstum, 100 bis 150 Millionen ARR, und ein respektiertes Labor mit solider kommerzieller Tätigkeit. Das ungünstigste: Frontier-Modelle machen den Agenten alltäglich, die Regulierung verteuert Open Source, und die Bewertung zieht sich zusammen. Das sind keine Prognosen: Das sind die drei Hypothesen, die die bekannten Fakten zulassen.

Quellen

1. Nous Research, A Note on Our Fundraise, 7 octobre 2026.
2. Nous Research, Introducing Hermes 4.3: Local Intelligence Globally Trained, 1er décembre 2025.
3. Nous Research, Hermes Agent, documentation, consultée le 28 octobre 2026.
4. Nous Research, Nous Portal, documentation, consultée le 28 octobre 2026.
5. Hermes Agent, About, 2026.
6. GIGAZINE, The open-source AI agent Hermes Agent has been downloaded more than 24 million times, 8 octobre 2026.
7. TechCrunch, Hermes agent maker Nous Research in talks for new funding at $1.5B valuation, 13 juillet 2026.
8. The Block, Decentralized AI project Nous Research in talks to raise $75M at $1.5B valuation, 14 juillet 2026.
9. Fortune, Crypto VC giant Paradigm makes $50 million bet on decentralized AI startup Nous Research, 25 avril 2025.
10. Tech Funding News, Nous Research raises $90M at a reported $1.5B valuation, octobre 2026.
11. FinSMEs, Nous Research Raises USD90M in Funding at USD1.5 Billion Valuation, octobre 2026.
12. The Next Web, Nous Research raises $90M to take its Hermes AI agent to businesses, octobre 2026.
13. Plain AI, He Studied Religion. Then He Built the Most Uncensored AI Models in the World, 30 mai 2026.
14. Plain AI, The Nous Co-Founder Nobody Talks About, We Found the Trail, 30 mai 2026.
15. Plain AI, Nous Research, fiche startup et fondateurs, mai 2026.
16. YesPress, Dillon Rolnick, The Trader Betting on Open AI at Nous Research, 2026.
17. ThursdAI, Fiche invité : Dillon Rolnick, mai 2025.
18. TBPN Digest, Nous Research launches Hermes agent and hackathon, 4 mars 2026.
19. FundedIQ, Nous Research: Funding, Investors & Team, octobre 2026.
20. StartupHub.ai, Shivani Mitra, Co-founder at Nous Research, septembre 2026.
21. WeAreDevelopers, Hervé Bizira, profil intervenant, 2026.
22. GitHub, API du dépôt NousResearch/hermes-agent, 28 octobre 2026.
23. OpenRouter, Hermes 4 405B, fiche modèle, 2026.
24. VentureBeat, Nous Research drops Hermes 4 AI models that outperform ChatGPT without content restrictions, août 2025.

Anmerkung des Autors

• Auftrag und Rahmung: James AUDRY SPENCER.
• Ausführung: DeepSeek Flash (deepseek-flash, Anbieter deepseek-official, maximale Denkleistung).
• Produktionszeit: 22 Min. 50 Sek. (28. Oktober 2026, 16:09:49 → 16:32:39, Pariser Zeit).
• Tokens: 197 184 Eingabe-Tokens außerhalb des Caches, plus 40 571 136 aus dem Cache gelesene, also 40 768 320 verarbeitete Tokens; 156 524 Ausgabe-Tokens, Denkprozess und Tool-Aufrufe eingeschlossen.
• Umfang: 175 Agentenschritte, 24 Quellen.

Dieser Artikel wurde aus offenen Quellen zusammengestellt: Pressemitteilungen und Dokumentation von Nous Research, allgemeine und Fachpresse, Finanzierungsdatenbanken, GitHub-API. Es wurden keine direkten Interviews mit dem Unternehmen geführt. Die von Nous Research vorgelegten Traktionszahlen sind nicht geprüft; Abweichungen zwischen den Quellen (Startdatum von Hermes Agent, Firmensitz, Gesamtfinanzierungssumme) werden im Text kenntlich gemacht. Englische Zitate wurden übersetzt; biografische Unklarheiten werden offengelegt statt gefüllt.

Unabhängiger Artikel, ohne Verbindung zu Nous Research. Verfasst am 29. Oktober 2026.