两千四百万个克隆。GitHub 上二十五万八千颗星。十五亿美元估值。乍看之下，Nous Research 的数字与其组织讲述的并不是同一个故事：二十来个人，没有巨型数据中心，没有数千亿参数的前沿模型。制造这种失衡量级的软件是一个命令行在线代理，免费分发，任何人都可以安装、修改和托管。

这一反常现象正是主题。Nous Research 卖的不是模型：它卖的是对代理的信任关系。其论点可归结为一句话，三年来以各种形式反复重申：使用 AI 的人必须保持对它的控制。其余一切（Hermes 模型家族、代理、Nous Portal 订阅、Psyche 训练网络）都源于这一承诺。并且撞上了一个行业尚未解决的问题：当把代码交出去时，还能卖信任吗？

人工智能作为公共产品

名字即纲领。Nous 是希腊语中表示智识、直接感知的精神的词。赫尔墨斯，众神的信使，成为了执行任务的代理。普绪克，灵魂，为分布式训练网络赋予了名字。这套连贯的神话并非单纯的品牌噱头：它讲述了一种哲学，即智能是一种共享的官能，而非工业财产。

Nous Research 诞生于 2022 年，由一个聚集在 Discord 和 X 上的研究者和爱好者团体发起，围绕一个直觉：优质的合成数据集无需工业级资源也能产出卓越的模型。该团体于 2023 年成为公司，有四位创始人：Jeffrey Quesnelle、Karan Malhotra、Teknium 和 Shivani Mitra。Dillon Rolnick 于同年加入，先担任运营总监，后成为总经理。

其内部信条被称为用户对齐。当大型实验室训练模型去拒绝、含糊其辞并在法律上自我保护时，Hermes 被训练去接纳使用者的视角。内部说法是"中立对齐"：模型应遵循其用户的世界观，而非制造它的公司的世界观。这是一种哲学立场、一个商业论据，也是争议之源。这也是 Hermes 区别于 Llama 又一变体的原因。

然而 Nous Research 并非 OpenAI 或 Anthropic 意义上的前沿实验室。其核心能力是后训练：从一个强大的开放基座出发（昨天是 Llama，今天是 Seed-OSS），将其转化为一个听话、可控、能调用工具的助手。"我们明白后训练是我们能产生最大影响的层面，"B 轮融资公告信如此总结。这是一种优雅的说法，表明该实验室将其优势建立在了巨头们视为细节的层面上。

从 Discord 到 B 轮融资

一切始于一次病毒式传播的成功。首个 Hermes，作为 LLaMA 的微调版本，在几天内迅速扩散。没有人真正知道背后是谁：这是集体的精神。随后是奠基性的争议：基准测试的分数看起来好得不像真的。被指控用测试集训练模型，创始人们回应说他们当时并不知道这些基准测试是什么。独立验证证明了他们的清白。这则轶事道出了这家机构的某种特质：先构建，再优化，有时甚至完全不优化。

2023 年是结构化的一年。集体注册为公司，从加密投资者和天使投资人那里筹集了第一笔资金，并发布了 YaRN，一种上下文扩展方法，后来被 Meta 和 DeepSeek 采用。Hermes 2，然后是 Hermes 3，将这个家族扎根于开源生态；它成为 Eliza 等智能体框架的默认模型。

2024 年扩大了雄心。与 Adam 优化器共同发明人、OpenAI 联合创始人 Diederik Kingma 合作，Nous Research 发布了 DeMo，随后是 DisTrO，这些方法大幅减少了 GPU 之间的通信。12 月，实验室通过分布在多个大洲的 11 000 个节点训练了一个 150 亿参数的模型。在此期间，Karan Malhotra 的 WorldSim 实验（让 Claude 脱离其助手角色）走红，为实验室带来了意想不到的媒体报道，尤其是《纽约时报》的报道。

2025 年加速：由 Paradigm 领投的 5000 万美元 A 轮融资，Psyche 网络测试网上线，Hermes 4 系列（14B、70B、405B）发布，随后是 Hermes 4.3，首个完全在 Psyche 上后训练的生产模型。2026 年是面向大众市场规模化的一年：2 月的 Hermes Agent，一场全球黑客松，然后是 10 月的 9000 万美元 B 轮融资。

关键日期

  • 2022：在 Discord 和 X 上的集体。首批 LLaMA 的蒸馏，Hermes 家族的诞生。
  • 2023：Hermes 1 走红。发布 YaRN。注册公司并完成首轮融资。
  • 2024：Hermes 2 和 3。与 Diederik Kingma 合作的 DeMo 和 DisTrO。WorldSim。在 11 000 个节点上演示 15B 模型。
  • 2025：5000 万美元 A 轮（Paradigm）。Psyche 测试网。Hermes 4，随后是在 Psyche 上训练的 Hermes 4.3。
  • 2026：Hermes Agent（2 月，MIT）。258 000 个 GitHub 星标。9000 万美元 B 轮（10 月）。

堆栈，逐块构建

堆栈中的每一块都回答同一个问题：如何让 AI 处理真实任务，而不把数据、记忆和工具交给单一中间商？

Hermes，配方

Hermes 与其说是架构，不如说是一份配方：从一个坚实的开放基础出发，用合成数据和精心整理的指令集进行后训练，然后调整行为，使其跟随用户而非企业的指令。Hermes 1、2 和 3 在 Llama 上建立了这一声誉；Hermes 4 于 2025 年 8 月跨越了一个台阶，提供三种规模（14B、70B、405B）和混合推理模式。

实验室重点宣传的数字是 RefusalBench，一项衡量模型不拒绝合法请求能力的测试。Hermes 4 在该测试中获得 57.1%，声称排名第一，在推理模式下 MATH-500 达到 96.3%。2025 年 12 月发布的 Hermes 4.3 将逻辑推得更远：仅 360 亿参数，512 000 token 的上下文，并证明分布式训练的模型可以媲美甚至超越其集中式对应物。据专业媒体报道的数字，Hugging Face 上累计下载量超过 5000 万次。

Hermes Agent，产品

Hermes Agent 于 2026 年 2 月以 MIT 许可证发布，是一个命令行代理，设计为运行在用户机器或服务器上。其差异在于三个理念：跨重启存活的持久记忆、代理在解决问题后自行编写的技能，以及将其连接到二十多个消息平台（Telegram、Discord、Slack、Signal、WhatsApp、电子邮件、Matrix、Teams）的网关。

该代理刻意保持不可知：它可与 Nous Portal、OpenRouter、OpenAI、Anthropic、Google 或任何兼容接入点配合使用，并可在本地、Docker、SSH、Daytona、Modal 或 Vercel Sandbox 中运行。因此可以更换模型而不丢失记忆或技能：这一选择充分说明了战略，通过上下文积累而非模型锁定来留住用户。

Nous Portal，收银台

Nous Portal 是公司推荐的运行 Hermes Agent 的方式。通过订阅，用户可访问 300 多个模型（Anthropic、OpenAI、Google、DeepSeek、Qwen、Kimi、GLM、MiniMax、xAI、NVIDIA）以及一个"工具网关"，汇集网页搜索、图像生成、语音合成、云浏览器和执行沙盒。一个 OAuth 凭证取代了半打账户和 API 密钥。

这是实验室的经济枢纽：Nous Research 不对自己的模型收费，而是对编排他人模型的基础设施收费。"模型界的瑞士"这一定位将宣称的中立转化为经常性收入，并避免依赖单一模型家族商业上的成功。

Psyche，突破性赌注

Psyche 是一个分布式训练网络：不是租用巨型集群，而是协调分布在互联网上的机器，通过 DisTrO 连接，这是一种梯度压缩方法，可减少 GPU 之间交换的数据量。协调和可追溯性通过 Solana 区块链进行；梯度则在专用的点对点网络上流通。

2024 年 12 月的演示（在 11 000 个节点上训练 150 亿参数），随后 2025 年 5 月的测试网以及在 24 个节点上以每秒 144 000 token 训练 Hermes 4.3，说服了一部分生态系统。仍有一个未解问题：尚未有人公开展示前沿模型规模的分布式训练，以及其所涉及的数百亿美元。

Hermes for Businesses，考验

与 B 轮融资一同宣布的"Hermes for Businesses"必须将消费级代理的承诺移植到企业世界：根据预算和数据敏感性选择模型、隔离、内部知识治理、支持和部署。论述很明确：企业必须拥有自己的智能堆栈，而非租用。还宣布了一款消费级移动应用，表明 Nous Research 不想牺牲其个人用户根基。

提供软件，售卖信任

软件是免费的；信任、便利和治理则需要付费。这是 Nous Research 自 2025 年以来推行的公式，它既解释了其受众的快速增长，也解释了某些观察者的谨慎态度。

Nous Research 商业模式

这一序列在开源软件中很经典（免费提供产品核心以创建标准，售卖运营服务），但在这里被应用于一个智能体，即一个会积累上下文并随着使用而变得更有用的对象。与 Hermes Agent 共度的每一周都会增加退出成本，而企业无需锁定任何东西。

已知数字勾勒出一条令人印象深刻却脆弱的轨迹。据《华尔街日报》报道，截至 2026 年 9 月中旬，年化收入约为 3600 万美元；管理层目标是在 2026 年底超过 1 亿美元。按 15 亿美元估值计算，倍数超过年化收入的 40 倍：这一水平假设完美执行以及企业合同立即加速。

Nous Research 融资

融资总额：据公司称 1.58 亿美元，某些将种子轮单独计算的数据库则称 1.65 亿美元。加密媒体报道 A 轮融资的"代币"估值为 10 亿美元，这解释了加密媒体与科技媒体之间的解读差异。

"从某种意义上说，9000 万美元在现代融资中算是 modest。"

，Dillon Rolnick，B 轮公告信，2026 年 10 月 7 日

四个结构性风险威胁着这一架构。蚕食：一个 MIT 智能体可以被分叉、转售或被竞争对手免费集成；保护并非来自代码，而是来自品牌、社区和执行质量。供应商依赖：Portal 转售的是并不属于它的模型访问权，价格上涨会立即传导。推理成本：一个持续运行并调用工具的智能体成本高昂，"每天不到 100 美元"的承诺必须经得起重度用户的考验。最后是企业销售：招聘一名法务总监和"前置部署"工程师不足以让 CISO 放心；合规是一项长期工程。

数字，以及它们没有说出的东西

Nous Research 关键指标

这些数字讲述了一款命令行工具罕见的采用率。Hermes Agent 既没有广告宣传活动，也没有面向大众的应用：它通过 GitHub、X、Discord 以及开发者之间的口口相传传播开来。最有说服力的指标或许不是克隆数量，而是该仓库在公开发布后三个月内突破 14 万颗星的速度。

不过，仍需谨慎解读这些数字。克隆数量衡量的是下载量，而非活跃用户；全球 token 份额是内部估算；GitHub 星数衡量的是关注度，而非收入。唯一来自第三方的财务数据（3600 万美元的年化收入）相对于估值而言仍然不高，而这正是 B 轮融资的赌注所在。

五张面孔

Nous Research 不发布组织架构图。在这种规模的公司里，头衔变化很快，而且有些传记是根据第三方来源重建的。接下来的五份简介并不声称描述一种层级关系：它们描述的是角色分工，正是这种分工解释了实验室的发展轨迹以及 Hermes Agent 的本质。

Dillon Rolnick，来自金融界的运营者

他既没有博士学位，也没有研究者的履历。恰恰是这一点让他有用：Dillon Rolnick 是实验室文化与资本要求之间的翻译者。

他于 2017 年毕业于范德堡大学，职业生涯始于 Effex Capital 的外汇做市商（外汇、金属、期货、差价合约、加密货币）。2019 年，他创立了 Crysknife Capital，这个载体以 Dune 中的一件武器命名，专门从事诉讼债权的收购和量化估值。随后，他在一家大型风险投资基金担任研究主管，之后于 2023 年加入 Nous Research。

他以运营总监的身份进入公司（2025 年 5 月他在 ThursdAI 播客中仍这样介绍自己），随着公司逐步结构化，他成为总经理。正是他承担对外发声：Akash Accelerate 2025 大会、2026 年 3 月 Hermes Agent 发布时做客 TBPN 节目、十月《华尔街日报》文章。他的论点始终如一：开放 AI 更便宜、更可审计，而竞争首先有利于用户。

他的领导者风格体现在 B 轮融资公告信中，他在信中把 9000 万美元称为" modest "的金额。这一措辞背后，是一种交易员的方法（寻找被错误估值的资产，在人群之前行动），应用于一个信念：开放性被市场低估了。

"自 Hermes 第一个版本以来，有一个原则始终不变：使用 AI 系统的人必须保持对它的控制。"

， Dillon Rolnick，B 轮融资公告信，2026 年 10 月 7 日

Jeffrey Quesnelle，架构师

当需要证明 Nous Research 做的是研究而不仅仅是噪音时，人们引用的就是这位联合创始人。Jeffrey Quesnelle 是使 Hermes Agent 成为可能的两项创新的关键人物：长上下文和分布式训练。

他在奥克兰大学接受计算机科学和数学训练，随后在密歇根大学迪尔伯恩分校获得硕士学位，2017 年至 2022 年领导 Intrepid Control Systems 的软件开发，之后成为区块链基础设施公司 Eden Network 的高级工程师。这段系统构建者而非学术研究者的经历，解释了他的方式：短论文，能跑起来的实现。

2023 年，他参与合著 YaRN，这是一种将模型上下文窗口从 8000 至 16000 个 token 扩展到 128000 个 token 且额外成本有限的方法。该论文被引用超过一百次，被 Meta 和 DeepSeek 采用，成为事实标准。2024 年，他与 Diederik Kingma 合著 DeMo，随后合著 DisTrO，这些工作减少了 GPU 之间的流量，使分布式训练在经济上可行。这是 Psyche 的基础。

他在要求严格的场合阐述这些工作：2025 年 3 月与 Sina Habibian 的两小时对话，涉及应用于梯度压缩的傅里叶变换、分布式训练的数学以及心智理论。他的思想标志是"中立"对齐：模型应当采纳其用户的世界观，而不是制造它的公司的世界观。

Karan Malhotra，行为哲学家

一个宗教与哲学学位，一段神经科学经历，以及负责 Hermes 模型敢于说什么、或拒绝说什么。

Karan Malhotra 在埃默里大学学习宗教与哲学，随后在斯坦福脑刺激实验室担任机器学习研究员，研究非侵入式脑刺激的效果。转向语言模型并非断裂：在两种情况下，都是要理解一个复杂系统在改变输入时如何改变输出。

他于 2022 年联合创立公司，成为 Head of Behavior，负责定义模型的个性、价值观和可操控性。正是他公开承担" uncensored "信条：一个拒绝、犹豫、把用户当作嫌疑人的模型并不安全，而是无用的。他还为 Psyche 中使用区块链辩护，不是出于意识形态，而是因为其在数据中毒风险面前的激励和可追溯特性。

他 2024 年初的 WorldSim 实验仍是一个转折点：通过要求 Claude 3 Opus 脱离助手角色，成为模拟现实的命令行界面，他证明了一个 AI 包含的世界模型远比产品所展示的丰富。这一事件疯传，并使实验室进入关于模型行为本质的公共辩论。

"智能不应被企业垄断。如同水和空气，它应当是所有人可及的公共物品。"

， Karan Malhotra，Plain AI 转载的访谈，2026 年 5 月

Teknium，匿名的工匠

没有人知道他的脸；所有人都知道他的模型。Teknium 是 Hermes 家族的工匠，是将开放基础转化为顺从且令人愉悦的助手的人。

他以化名工作，但这并不妨碍可信度或影响力：他的账号和在 Hugging Face 上的发布被部分开源社区关注。在 Nous Research 之前，他曾任职于 Stability AI。他是 GPTeacher 数据集的作者，该数据集用于训练最初的 Hermes，并且是 Hermes 2、3 和 4 后训练的主要负责人，包括 2025 年 8 月发布的 405B 模型。

据他描述，他的日常结合了数据工程、训练基础设施、评估和对齐研究。这是蚂蚁般的工作：构建指令集、过滤、平衡、测量拒绝、重新开始。一个 Hermes 模型的感知质量，它遵循精确指令而不偏离的方式，更多归功于这种纪律，而非壮观的架构。

他的匿名与这个地方的文化一致：重要的是发布的权重、模型卡和数据集，而不是其作者的个性。他在 2025 年一次问答中的说法，概括了这家机构特有的严肃与挑衅的混合。

"我是 Nous Research 的后训练负责人，你猜怎么着，我可能是一个 AGI。"

， Teknium，问答环节，2025 年

Shivani Mitra， discreet 的桥梁

四位创始人中最不显眼的一位，也是将实验室与加密资本世界连接起来的人，这是其独立性的物质条件。

Shivani Mitra 是四位原始创始人之一。在可获得的少数传记中，她被描述为一位活跃于以太坊、NFT 和开源社区的研究者和投资者，以及 Global Asset Capital 旗下 Shiro San Fund 的管理合伙人。在实验室中，她的角色涉及研究领导、战略和开放 AI 的长期愿景。

她的贡献不如 CTO 或发言人的那样显眼，但具有结构性：她是团队中讲加密基金语言（Paradigm、Delphi Digital、Hack VC，以及 Distributed Global）的部分，同时坚持一个"严肃"实验室的路线，这是 Karan Malhotra 反复使用的词。这种双重能力解释了为什么 Nous Research 能够从加密投资者那里融资，而不被简化为一个代币项目。

她的低调是真实的：我们没有找到关于她的公开长篇访谈。上述传记信息来自职业数据库和媒体简介，应如此理解。

关于五位核心人物

Hervé Bizira 负责推动 Hermes Agent 在大型组织中的采用：安全、治理、部署。他的职业经历包括在 Verizon Media 旗下的 RYOT 内容工作室任职，以及担任一家投资基金的技術总监，并曾在滑铁卢大学接受教育。自 2026 年起，他成为企业转型的代表人物：9 月，他在圣何塞世界大会上就智能体时代的信任与速度发表演讲，微软旗下基金 M12 在 B 轮融资时将他与 Dillon Rolnick 并列提及。他的出现表明，Nous Research 不再只是向开发者销售工具，而是向买家承诺合规。

根据 Plain AI 的一项调查，Tristan Chaudhry 是一位保持低调的联合创始人。据称，他在旧金山的一次社交活动中结识了 Jeffrey Quesnelle，此前他从 Chipotle 餐厅经理转型为自学成才的数据科学家。他倡导"人民的人工智能"愿景，以及一种依靠社区而非控制来实现安全的理念："人工智能的目标不是成为人工智能之神，而是变得更像人"，据称他曾对 Mercury 如此表示。他的履历未获公司确认，也未出现在四位创始人的官方名单中；但这仍揭示了该集体最初的文化。

Diederik Kingma 是外部科学担保人。作为 OpenAI 的联合创始人和 Adam 优化器的共同发明人，他与 Nous Research 共同署名了奠定 Psyche 基础的 DeMo 和 DisTrO 研究工作。他并非该公司雇员，但他的署名增强了该实验室在研究人员和投资者眼中的雄心可信度，并提醒人们，Nous Research 首先仍然是一个发表成果的实验室。

一支突击队文化

Nous Research 培养的是一种突击队美学：小团队、远程工作、快速迭代、偏爱保密与挑衅。招聘页面上的文案戏仿了探险招募广告，坦然接受"任务"而非"职业"的定位。实际上，这体现为通才型人才，能够从研究论文转向部署基础设施，并在 Discord、GitHub 和 X 上持续活跃。

"优厚的薪酬、漫长的全神贯注期、持续的危险，以及成功时的荣誉与荣耀。"

，Nous Research 招聘页面

社区被视为战略资产，而非营销渠道。模型发布时附带模型卡、数据集和评估结果；外部贡献被纳入；黑客松用于发现真实用例，再将其转化为产品。正因如此，一支约二十人的团队才能保持让规模十倍于此的组织都相形见绌的发布节奏。

反面则是结构性的：小团队集中了风险。对少数关键人物的依赖很强，合规职能是近期才设立的，而全球企业级支持的承诺所依赖的人员配置尚未达到相应规模。B 轮融资正是为这一过渡提供资金：招聘"前置部署"工程师、法务总监、设计师和研究人员。

六个矛盾

Nous Research 的成功并非没有紧张关系。以下六个矛盾构成了投资者、研究人员和企业买家对话的结构。

1. "无审查"：产品还是风险？ RefusalBench 衡量的是不拒绝的能力，是一个公开承认的反向基准：它把反向的顺从变成了商业卖点。批评者认为，这会将风险转移给用户，并为有问题的用途打开大门。Nous Research 的回应有两点：开放权重的可审计性优于过滤器的不透明性，而一个拒绝过多的模型对研究人员和企业来说都会变得无法使用。

2. 加密，阿喀琉斯之踵还是优势？ Psyche 基于 Solana，A 轮估值被描述为与代币挂钩。一部分 AI 生态将其视为利益冲突和波动性风险；另一部分则将其视为大规模分布式训练的唯一融资方式。Karan Malhotra 本人也承认，加密"为欺诈提供了很大空间"，随后又承担了可追溯性的赌注。

3. 开源与企业：MIT 的悖论。 当智能体免费且可 fork 时，如何销售"Hermes for Businesses"？答案很经典：卖的是支持、合规、集成和安心，但这一点尚未在大规模上得到验证。风险在于：企业客户可能更愿意付钱给集成商，而不是出版商本身。

4. 对他人模型的依赖。 Hermes 是一种后训练：没有高质量的开放基础模型（Llama、Seed-OSS），这套配方就无法运作。Meta 可能停止发布其权重；其他供应商可能限制其许可证。这正是推动 Psyche 以及最终自研模型的动机，但道路漫长。

5. 收入之前的估值。 15 亿美元对应约 3600 万美元的年化收入，即超过销售额的 40 倍。这一倍数由增长和 Psyche 期权来证明合理；它没有留下任何容错空间。采用放缓或企业转型失败都将付出高昂代价。

6. 牵引力的衡量。 2400 万次克隆、全球 2.5% 的 token、25.8 万颗星：这些指标衡量的是关注度和使用量，而非捕获的价值。没有一个经过第三方审计。通常的纪律（区分牵引力、收入和留存）对于评估这家企业仍然不可或缺。

面对 OpenClaw 与闭源巨头

Hermes Agent 竞争格局

最直接的竞争者是 OpenClaw，另一个开源参考智能体，Hermes Agent 经常被拿来与它比较，有时甚至两个项目的文档会互相引用。面对它，Nous Research 强调 token 精简、稳定性以及与自家模型更深的集成。

面对闭源参与者，论点则不同：不是原始能力，而是控制权。Hermes Agent 的用户可以更换模型、托管自己的数据、保留自己的记忆和技能，并迁移到其他供应商而不丢失一切。这是一种个体主权的承诺，对企业而言，也是合规方面的论据。

最独特的定位仍是 Nous Portal：通过转售竞争对手模型的访问权限，Nous Research 将自己置于纷争之上。它成为中立的中间商，让用户能够比较、切换和做预算，这是 Anthropic 和 OpenAI 都无法扮演的角色，因为它们销售的是自己的模型。

需要关注的方面

未来十二个月内，四个信号将说明 Nous Research 是否成功完成了转型。

  • 首个公开的企业大合同。 一个名称、一个金额、一个期限：证明"Hermes for Businesses"在商业上确实存在。
  • 移动应用的发布。 这将说明 Nous Research 是想继续做开发者工具，还是想成为面向大众的助手。
  • 前沿规模的 Psyche 训练。 从 360 亿参数扩展到数千亿参数的分布式训练将验证这一论点。
  • 安全报告或认证的发布。 SOC 2、代码审计、披露政策：证明公司认真对待信任。

三种情景摆在桌面上。最有利的：企业采用该智能体，Portal 成为入口，Psyche 降低成本，到 2028 年 ARR 超过 2 亿美元。核心情景：企业增长真实但缓慢，ARR 在 1 亿至 1.5 亿美元之间，实验室受人尊重且商业活动稳健。最不利的：前沿模型使智能体商品化，监管推高开源成本，估值收缩。这些不是预测：这是已知事实允许我们持有的三种假设。

来源

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  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.
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  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.

作者说明

  • 指令与框架： James AUDRY SPENCER。
  • 执行： DeepSeek Flash（deepseek-flash，供应商 deepseek-official，最大推理强度）。
  • 制作时间： 22 分 50 秒（2026 年 10 月 28 日，16:09:49 → 16:32:39，巴黎时间）。
  • Token： 输入 197 184 个（不含缓存），另从缓存读取 40 571 136 个，共处理 40 768 320 个 token；输出 156 524 个 token，含推理与工具调用。
  • 范围： 175 个智能体步骤，24 个来源。

本文根据公开来源汇编而成：Nous Research 的新闻稿与文档、综合及专业媒体、融资数据库、GitHub API。未与该公司进行直接采访。Nous Research 提出的增长数据未经审计；来源之间的分歧（Hermes Agent 的发布日期、总部所在地、融资总额）已在文中注明。英文引文已翻译；传记中的空白之处予以说明而非填补。

独立文章，与 Nous Research 无关。撰写于 2026 年 10 月 29 日。