Hermes 2 Pro Llama 3 8B

它属于 hermes 系列，在 Llama 3 8B 基座上做指令与对话格式的微调，权重开源，可经平台调用也可自托管。上下文窗口与单次最大输出同为 131072 tokens，意味着长文档输入与长篇幅输出都不必分段拼接，这是它区别于多数 8B 级模型的要点。知识截止标注为 2024-05，仅支持文本输入输出，不覆盖图像与音频。能力面提供工具调用与温度调节两项，前者用于函数调用、外部 API 编排，后者用于在创意生成与确定性输出之间调节。它要解决的问题很具体：在极低单价下完成长上下文的结构化文本任务，而不是在复杂推理上对标大参数模型。本站未收录该模型的第三方跑分，实际能力边界需要结合自身任务做小样本验证。

选型建议预算敏感、任务以长上下文纯文本和工具调用为主时可以选它；需要多模态、强推理或公开跑分背书的场景不建议单独依赖。

• 搭建需要调用外部 API 或函数工具的轻量 Agent 工作流
• 对超长文档做摘要、字段抽取与结构化改写
• 批量生成客服回复、运营文案并控制单条成本
• 在私有环境中部署开源权重做数据不外出的试验
• 借助温度调节在创意写作与确定性输出之间切换调试

沿用 Llama 3 8B 的稠密解码器结构，叠加 hermes 系列的指令与工具调用格式微调，整体属于典型的 8B 级开源权重方案，深度技术细节公开有限。

• 结构以 Llama 3 8B 稠密解码器为基座，在对话格式与指令遵循上做后训练，参数量级决定了它适合单卡或低成本托管部署。
• 能力原生提供工具调用与温度调节，便于在函数调用、结构化输出场景中控制格式稳定性与生成随机性。
• 披露除基座来源与家族归属外，微调数据配比、训练配方等公开资料较少，实际表现应以权重自测结果为准。

开源权重

是

模型家族

hermes

长上下文与工具调用是主要卖点，但由于缺少公开跑分，推理与代码类能力只能做结构性判断，不宜直接与更大模型对标。

• 强项131072 tokens 上下文配合同等上限的单次输出，加上工具调用支持，适合长文档理解与多步函数调用流程。
• 短板本站未收录第三方跑分，复杂推理与代码能力缺少可比数据；仅支持文本模态，无法处理图像或音频输入。
• 适合以结构化文本抽取、格式转换、轻量 Agent 编排为主的任务，不适合需要多模态或强推理背书的场景。

输入与输出同为 0.14 美元/百万 tokens，双向同价，在输出量大的任务里成本结构比常见的输入低价、输出高价方案更可预测。

• 定位属于低价位档，输入输出同价意味着长输出任务不会被输出单价放大成本，预算估算相对简单。
• 横向对比Llama Guard 4 12B、DeepSeek Reasoner、ChatGPT-4o 输入价分别高出 50%、300%、3471.4%，Baidu Ernie 4.5 21B A3B Thinking 则低 50%。
• 平台差价models.dev 与 novita-ai 两条报价均为 0.14 美元/百万 tokens，未见价差，缓存读价格未披露。
• 省钱输出不加价，批量化生成、长文改写这类输出密集型任务的单位成本优势最明显，短输入任务则差异不大。

同一个模型在不同网关的报价可能不同。本页基准取官方口径 $0.14/M / $0.14/M（输入 / 输出，美元 / 百万 tokens），其余来源的差价在「相对输入价」列列出，供比价参考。

取上下文相近（约 0.5~2 倍）的同类主流模型；同厂商、同家族优先；价格差为相对本模型的输入价

• 口径本站未收录该模型公开跑分，能力描述只能停留在结构与特性层面，选型前建议按自身任务做小样本评测。
• 边界仅文本输入输出，知识截止 2024-05，8B 规模在复杂推理、长链路规划上不宜与更大参数模型直接对齐。

本页资料由多个公开来源交叉整理：按「官方目录 → 通用网关 → 开源仓库 → 中文资料」的优先级合并， 冲突时取优先级高的来源。价格单位是美元 / 百万 tokens，为各平台对 API 调用的报价，不含自部署成本。 资料由公开来源整理，不代表 AiTest 已对该模型或其收录中转站做过真实性、稳定性或安全检测。

本页的模型介绍、架构、性能与性价比解读为 AI 综合公开信息整理，部分未经本站逐项核实；规格、价格与跑分以本页数据字段为准。