deepseek hermes下载入门指南：分清 DeepSeek 与 Hermes 再动手
上周一位做 RAG 的朋友发微信问我："deepseek hermes下载 到底去哪个站下？我搜了半小时全是引流广告。"我当时愣了一下——DeepSeek 和 Hermes 其实压根是两家不同团队做的模型，市面上并没有一个叫"DeepSeek Hermes"的官方合并版本。不过他搜这个词也很正常，因为这两个名字在中英文技术社区里确实被越传越混。正好我本地两个模型都跑过，干脆把这件事一次讲透。
核心结论：DeepSeek 由中国深度求索开发，Hermes 由美国 Nous Research 开发，两者没有官方联名模型。搜 deepseek hermes下载，真正要做的是分别走 DeepSeek 官方渠道和 Hugging Face 的 NousResearch 仓库，本文把两条下载路径都实测跑一遍。
为什么"deepseek hermes"会被当成一个模型？
先花两分钟把两个名词拆开。
DeepSeek 是指深度求索（DeepSeek-AI）发布的一系列大语言模型，包括通用的 DeepSeek-V3、专注推理的 DeepSeek-R1，以及代码方向的 DeepSeek-Coder 系列。2025 年 1 月 R1 开源后，它在 Hugging Face 上的下载量一周内冲到了趋势榜前列，这也让很多第一次接触开源大模型的人涌进来找入口。
Hermes 是指 Nous Research 维护的指令微调（instruction-tuned）模型家族，从早期的 OpenHermes 到后来的 Hermes 2、Hermes 3，主干大多基于 Meta 的 Llama 系列。它的看家本领是函数调用（function calling）和结构化输出，在 Agent 场景里口碑不错。
两者的交集在哪里？坦白讲，主要在"蒸馏"这件事上。DeepSeek-R1 发布后，社区出现过用它生成推理数据去微调 Llama 主干的做法，而 Hermes 正是 Llama 系微调里最有名的一支。于是"DeepSeek + Hermes"这两个词就被人拼在一起搜。但截至我写这篇时，Nous Research 和 DeepSeek 都没有发布过联名权重。
| 对比项 | DeepSeek | Hermes（Nous Research） | | --- | --- | --- | | 开发方 | 深度求索（中国） | Nous Research（美国） | | 代表模型 | V3、R1、Coder-V2 | Hermes 2、Hermes 3 | | 主干架构 | 自研 MoE / Dense | 多为 Llama 系 | | 授权方式 | MIT（部分模型） | Llama 社区协议 | | 官方下载入口 | Hugging Face `deepseek-ai` | Hugging Face `NousResearch` | | 典型场景 | 推理、代码、中文任务 | Agent、函数调用、角色扮演 |
deepseek hermes下载的真实渠道有哪些
看到这里你应该明白了：所谓 deepseek hermes下载，实际是两套独立下载动作。我把我自己常用的渠道列一下。
DeepSeek 系列
- **官方对话入口**：chat.deepseek.com，网页版和 App 都能免费用，适合只想试效果的场景。
- **Hugging Face 权重**：浏览器打开 huggingface.co/deepseek-ai，V3、R1、Coder 各版本的 safetensors 权重都在这里，R1 完整版 671B 参数，下载前先看清楚你硬盘够不够。
- **API 平台**：platform.deepseek.com，按 token 计费，测试阶段比本地部署省事得多。
- **Ollama 镜像**：`ollama pull deepseek-r1:7b`，这是给消费级显卡用户准备的量化版本。
Hermes 系列
- **Hugging Face 仓库**：huggingface.co/NousResearch，Hermes 3 有 8B、70B、405B 三个规格，按显存挑。
- **Ollama**：`ollama pull hermes3`，官方库里有维护。
- **LM Studio**：图形界面搜索"hermes"，直接点下载，新手友好。
如果你更习惯从聚合页面找入口，可以顺手收藏一下 VergeX AI 工具导航 里的大模型分区，它把主流开源模型的官方下载地址都整理到一起了，省得每次去翻搜索结果。
下载到本地后怎么跑起来
光下载不算完，模型能不能用起来才是关键。下面这段脚本我每天都用，用在 DeepSeek-R1 的蒸馏小版本上很稳：
pip install transformers torch accelerate
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM import torch
模型名换成你想跑的具体版本，比如 deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B
model_id = "deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id) model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained( model_id, torch_dtype=torch.bfloat16, # 半精度能省一半显存 device_map="auto" # 自动分配显卡，多卡也适用 )
prompt = "用三句话解释什么是 MoE 架构" inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt").to(model.device) outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=256) print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))
Hermes 那边换法一样，把 `model_id` 换成 `NousResearch/Hermes-3-Llama-3.1-8B` 就行。不过 Hermes 3 用的是 Llama 3.1 的 chat template，不按官方模板拼 prompt 的话，输出会莫名其妙地重复或者乱码——这个坑我踩过，折腾了一个晚上才反应过来是模板的问题。
实际用时我的一些判断
说实话，如果你是奔着中文任务和推理能力去的，DeepSeek-R1 系列更值得优先下，尤其是它的 7B、14B 蒸馏版，单张 3090 就能跑。Hermes 3 的优势不在中文，而在它把工具调用格式训练得非常干净——我们团队做过一个对比，同样是让模型输出 JSON 格式的天气查询参数，Hermes 3 8B 的格式正确率明显高于同尺寸的通用模型。所以我的建议是：主力推理用 DeepSeek，Agent 里的工具调度层用 Hermes，两者配合比纠结哪个更强划算得多。
显存不够的话，别硬上大参数版本。量化后的 4bit 版本质量损失没有想象中严重，我在 24G 显存上跑 Q4 量化的 Hermes 3 8B，日常对话几乎看不出差别。
学习路径和下一步
如果你是第一次接触这两个模型，我建议的顺序是：
- 先玩在线版（chat.deepseek.com），感受一下模型能力上限
- 用 Ollama 拉一个 7B 量化版本，在本地建立手感
- 有明确需求后再去 Hugging Face 下完整权重，配 vLLM 做推理服务
- 遇到 Agent 场景，回头看看 Hermes 的函数调用文档
关键要点速览
- 世上没有"DeepSeek Hermes"官方联名模型，两者是独立团队的两套开源体系
- DeepSeek 权重在 Hugging Face 的 `deepseek-ai`，Hermes 在 `NousResearch`
- 中文推理优先 DeepSeek-R1，工具调用场景优先 Hermes 3
- 跑不动完整版就用 Ollama 或 LM Studio 拉量化版本
- 加载 Hermes 务必按官方 chat template 拼 prompt，否则输出会崩
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