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Nous: Hermes 3 70B Instruct

nousresearch/hermes-3-llama-3.1-70b

टेक्स्टइनपुट: text131K18 अग॰ 2024 को जोड़ा गया

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सेशन लागत $0.00

Nous: Hermes 3 70B Instruct एक नज़र में

इनपुट कीमत 434 टेक्स्ट मॉडल के मीडियन से 56% ज़्यादा है।
1,31,072 tokens की context window, लंबे दस्तावेज़ों और कई चरणों वाली बातचीत के लिए काफी।
schema के साथ structured JSON output सपोर्ट करता है।
एक सामान्य request (1,000 इनपुट / 500 आउटपुट tokens) की लागत लगभग $0.00368 है।

Nous: Hermes 3 70B Instruct के बारे में

Nous: Hermes 3 70B Instruct, Nous Research का एक टेक्स्ट जनरेशन मॉडल है, जो Llama 3.1 70B बेस पर बनाया गया है। यह Hermes लाइन की तीसरी पीढ़ी है, और Nous इसे Hermes 2 की तुलना में सुधारों वाला एक जनरलिस्ट लैंग्वेज मॉडल बताता है, जिसमें उन्नत एजेंटिक क्षमताएं, बेहतर रोलप्लेइंग, रीजनिंग, मल्टी-टर्न बातचीत, और लंबे कॉन्टेक्स्ट में सुसंगतता शामिल है। मॉडल को प्रोवाइडर द्वारा 18 अगस्त 2024 को रिलीज़ किया गया था, और इसका नॉलेज कटऑफ 31 दिसंबर 2023 है।

मॉडल टेक्स्ट इनपुट लेता है और टेक्स्ट आउटपुट देता है, इसलिए यह एक शुद्ध लैंग्वेज मॉडल है जिसमें कोई इमेज या ऑडियो हैंडलिंग नहीं है। इसका कॉन्टेक्स्ट विंडो 131,072 टोकन है, जो एक ही रिक्वेस्ट में लंबे दस्तावेज़, विस्तारित बातचीत, या बड़ी कोड फाइलों को रखने के लिए काफी बड़ा है। अधिकतम आउटपुट 16,384 टोकन है, इसलिए जवाब लंबे हो सकते हैं, लेकिन वे इनपुट कॉन्टेक्स्ट साइज़ से काफी नीचे सीमित हैं। चूंकि कॉन्टेक्स्ट लंबा है और मॉडल इसके भर में सुसंगतता के लिए ट्यून किया गया है, इसका उपयोग उन कार्यों के लिए किया जा सकता है जहां बातचीत या दस्तावेज़ के शुरुआती हिस्सों को कई टर्न बाद भी प्रासंगिक बने रहना जरूरी है।

ये क्षमताएं कुछ व्यावहारिक उपयोगों की ओर इशारा करती हैं। एजेंटिक वर्कफ़्लो एक बताई गई मजबूती है, इसलिए टूल कॉलिंग और मल्टी स्टेप टास्क ऑर्केस्ट्रेशन उपयुक्त हैं। रोलप्लेइंग और मल्टी-टर्न बातचीत के सुधार चैट असिस्टेंट, कैरेक्टर आधारित एप्लिकेशन, और ऐसे इंटरैक्टिव अनुभवों के लिए उपयुक्त हैं जिनमें लंबे सत्र में सुसंगत पर्सोना और मेमोरी चाहिए। रीजनिंग और लंबे कॉन्टेक्स्ट की सुसंगतता इसे दस्तावेज़ प्रश्न उत्तर, लंबी सामग्री के सारांश, और कोड सहायता के लिए उपयोगी बनाती है जहां पूरी फाइल या रिपॉजिटरी सेक्शन को एक साथ विचार में लेना होता है। स्ट्रक्चर्ड आउटपुट भी समर्थित हैं, जो तब मदद करता है जब मॉडल को डाउनस्ट्रीम पार्सिंग के लिए तय आकार में डेटा लौटाना होता है।

आप मॉडल को api14 के OpenAI-संगत API के जरिए मॉडल आईडी "nousresearch/hermes-3-llama-3.1-70b" का उपयोग करके कॉल करते हैं। चूंकि एंडपॉइंट OpenAI chat completions फॉर्मेट का पालन करता है, मौजूदा OpenAI SDK और क्लाइंट केवल बेस URL और key बदलने के साथ काम करते हैं। समर्थित रिक्वेस्ट पैरामीटर हैं frequency_penalty, logit_bias, max_tokens, min_p, presence_penalty, repetition_penalty, seed, stop, structured_outputs, temperature, top_k, और top_p। seed पैरामीटर प्रतिलिपि योग्य सैंपलिंग की अनुमति देता है, और structured_outputs जनरेशन को एक परिभाषित स्कीमा तक सीमित करता है। ध्यान दें कि min_p, repetition_penalty, और top_k मानक OpenAI पैरामीटर सेट का हिस्सा नहीं हैं, इसलिए जांचें कि आपका क्लाइंट उन्हें पास थ्रू करता है, अज्ञात फील्ड्स को छोड़ता नहीं है।

ध्यान में रखने योग्य मुख्य सीमाएं हैं केवल टेक्स्ट इनपुट और आउटपुट, 16,384 टोकन की आउटपुट सीमा, और 31 दिसंबर 2023 का नॉलेज कटऑफ, इसलिए उस तारीख के बाद की कोई भी चीज़ मॉडल के ट्रेनिंग डेटा से बाहर है। यदि आपका कार्य इमेज या ऑडियो इनपुट पर निर्भर करता है, तो यह मॉडल उपयुक्त नहीं होगा, और आपको इसके बजाय एक मल्टीमॉडल मॉडल की आवश्यकता होगी। ऐसे काम के लिए जो टेक्स्ट और बताई गई कॉन्टेक्स्ट तथा आउटपुट सीमाओं के भीतर फिट बैठता है, Hermes 3 70B Instruct api14 गेटवे के जरिए एक सीधा विकल्प है।

Nous: Hermes 3 70B Instruct API कैसे कॉल करें

अपने dashboard में API key बनाएं।
अपनी भाषा के लिए आधिकारिक openai SDK इंस्टॉल करें।
baseURL को https://api14.com/api/v1 और model को "nousresearch/hermes-3-llama-3.1-70b" पर सेट करें।

import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({
  baseURL: "https://api14.com/api/v1",
  apiKey: process.env.API14_API_KEY,
});

const result = await client.chat.completions.create({
  "model": "nousresearch/hermes-3-llama-3.1-70b",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Explain vector databases in two sentences."
    }
  ]
});
console.log(result.choices[0].message.content);

समर्थित parameters

frequency_penaltylogit_biasmax_tokensmin_ppresence_penaltyrepetition_penaltyseedstopstructured_outputstemperaturetop_ktop_p

स्पेसिफिकेशन

Context लंबाई: 1,31,072
अधिकतम आउटपुट: 16,384
इनपुट: text
आउटपुट: text
Knowledge cutoff: 2023-12-31

api14 पर requests · पिछले 7 दिन

Nous: Hermes 3 70B Instruct: अक्सर पूछे जाने वाले सवाल

Nous: Hermes 3 70B Instruct API की कीमत कितनी है?: Nous: Hermes 3 70B Instruct की कीमत इनपुट $2.45 / 1M tokens है। शुल्क आपके USD बैलेंस से सिर्फ सफल requests के लिए कटता है; फेल हुई requests मुफ्त हैं।
Nous: Hermes 3 70B Instruct की context window कितनी है?: Nous: Hermes 3 70B Instruct हर request में 1,31,072 tokens तक पढ़ता है, prompt, इतिहास और दस्तावेज़ मिलाकर। यह हर जवाब में 16,384 आउटपुट tokens तक लिखता है।
Nous: Hermes 3 70B Instruct क्या कर सकता है?: Nous: Hermes 3 70B Instruct text स्वीकार करता है और text लौटाता है। यह structured JSON output सपोर्ट करता है।
अपने कोड से Nous: Hermes 3 70B Instruct कैसे कॉल करूं?: किसी भी OpenAI SDK को https://api14.com/api/v1 पर पॉइंट करें और model को "nousresearch/hermes-3-llama-3.1-70b" पर सेट करें, कोड में और कोई बदलाव नहीं। इस पेज के कोड पैनल से तैयार उदाहरण कॉपी करें।
Nous: Hermes 3 70B Instruct के विकल्प क्या हैं?: मिलती-जुलती कीमत वाले टेक्स्ट मॉडल: OpenAI: GPT-5.6 Luna Pro, OpenAI: GPT-5.6 Luna, Google: Gemini 3.5 Flash Lite (batch)। सभी एक ही API key से चलते हैं, इसलिए बदलना बस एक string बदलना है।

Nous: Hermes 3 70B Instruct कम्युनिटी

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