Nous: Hermes 4 405B to model tekstowy od Nous, wydany 2025-08-26. Relace: Relace Search to model tekstowy od Relace, wydany 2025-12-08. Oba są udostępniane przez api14 jako modele tekst na wejściu, tekst na wyjściu, więc żaden z nich nie dodaje do Twojego potoku obsługi obrazu, dźwięku ani wideo. Wybór między nimi sprowadza się do rozmiaru kontekstu, użycia narzędzi, ustrukturyzowanego wyjścia i rozumowania, a nie do jakichkolwiek różnic w modalności.
Najwyraźniejszy podział dotyczy długości kontekstu. Relace Search obsługuje 256000 tokenów, czyli około dwukrotnie więcej niż 131072 tokeny Hermes 4 405B, więc to po niego warto sięgnąć, gdy potrzebujesz utrzymać bardzo długie dokumenty, duże bazy kodu lub rozbudowane historie rozmów w jednym żądaniu. Relace Search jest także jedynym z tych dwóch, który przyjmuje tools i tool_choice, co czyni go naturalnym wyborem do przepływów pracy w stylu agentowym, gdzie model musi wywoływać funkcje lub usługi zewnętrzne. Hermes 4 405B idzie w drugą stronę: jako jedyny udostępnia structured outputs i response_format wraz z reasoning i include_reasoning, a także szerszą powierzchnię próbkowania obejmującą frequency_penalty, presence_penalty, repetition_penalty, logprobs, top_logprobs, top_k, temperature i top_p. Jeśli potrzebujesz, aby model emitował obiekt zgodny ze schematem, albo chcesz sprawdzić prawdopodobieństwa na poziomie tokenów, albo chcesz widoczne ślady rozumowania, Hermes 4 405B jest modelem, który to obsługuje. Pod względem ceny oba są mniej więcej takie same, więc koszt nie jest tutaj czynnikiem decydującym.
Do codziennej pracy wybierz Relace Search, gdy zadanie jest mocno oparte na wyszukiwaniu lub na narzędziach: przeszukiwanie dużego korpusu, wprowadzanie długich transkrypcji lub pozwalanie modelowi decydować, kiedy wywołać funkcję. Jego większy kontekst i obsługa narzędzi pasują do tych zadań. Wybierz Hermes 4 405B, gdy zadanie polega na generowaniu w ramach ścisłego kontraktu: wyodrębnianie pól do JSON, klasyfikacja ze stałym zestawem etykiet lub dowolny prompt, w którym chcesz uzyskać wyjście rozumowania i precyzyjną kontrolę nad próbkowaniem. Dodatkowe parametry pomagają także, gdy dostrajasz różnorodność lub powtarzalność, ponieważ Relace Search udostępnia tylko max_tokens, response_format, seed, stop, temperature, tool_choice, tools i top_p.
Wywoływanie któregokolwiek z tych modeli przez api14 działa tak samo, ponieważ API jest zgodne z OpenAI. Wysyłasz swoje żądanie do tego samego punktu końcowego z tą samą strukturą wiadomości, a jedyne, co się zmienia, to identyfikator modelu. Użyj "nousresearch/hermes-4-405b" dla Hermes 4 405B i "relace/relace-search" dla Relace Search. Wszystko inne w Twoim kliencie, w tym kształt chat completions i sposób odczytywania odpowiedzi, pozostaje identyczne, więc przełączanie między nimi to zmiana jednej linii i możesz kierować różne żądania do różnych modeli z tej samej ścieżki kodu.
Są przypadki, w których drugi model wciąż jest lepszym wyborem. Jeśli już używasz Relace Search do zadania wywoływania narzędzi z długim kontekstem, ale potrzebujesz końcowej odpowiedzi sformatowanej jako ustrukturyzowane wyjście, Hermes 4 405B jest tym, który obsługuje structured outputs, więc dwuetapowy przepływ, w którym Relace Search zbiera dane, a Hermes 4 405B formatuje, może mieć sens. Odwrotnie, jeśli używasz Hermes 4 405B i Twój prompt przekracza jego okno 131072 tokenów, Relace Search jest modelem, który wciąż może go pomieścić.