Nous Research 是一家由AI 研究者创立的开源AI 实验室，以Hermes 系列模型闻名，2025 年4 月获得加密创投Paradigm 领投5,000 万美元A 轮，估值10 亿美元。它的独特之处在于：创办团队是crypto native，但选择先用AI 研究成果证明自己，再整合区块链— 而非反过来。
创办团队：从开源社群到10 亿估值
Nous Research 于2023 年成立，根据Crunchbase 资料，共同创办人为CEO Jeffrey Quesnelle、Karan Malhotra 和Ryan Teknium（后训练负责人）。团队成员还包括Diederik Kingma — Adam optimizer 的共同发明人，其贡献是深度学习领域的教科书级成果。 Teknium 是开源LLM 微调领域最活跃的贡献者之一。
Nous 起初是一群高讯号AI 研究者与开发者组成的社群，致力于发挥开源模型的最大潜力，后来才正式公司化。团队的20 人规模远小于OpenAI 或Anthropic，但在开源模型领域持续交出亮眼成绩。根据Teknium 在Delphi Digital AMA中的说法，Nous 的Hermes 4 模型在MATH 基准测试上比Meta 自家的Llama instruct 版本高出约60 分，在MMLU-Pro 上高出21 分。
Hermes 模型：90% 合成资料、60% 非拒绝率
Nous 最为人知的产品是Hermes 系列模型。与ChatGPT 等商业模型不同，Hermes 的设计哲学是减少不必要的拒绝。 Teknium 指出，Hermes 4 的非拒绝率达到60%，而ChatGPT 的开源版本仅5%。他将主流模型的过度审查称为「世界的模式崩塌」（mode collapse of the world）。
在资料策略上，Nous 超过90% 的训练资料是合成资料，来自自建的DataForge 合成资料管线与Atropos 强化学习环境（超过1,200 个任务）。这种做法让小团队能在资料品质上与大公司竞争。
Hermes 模型也是Hermes Agent的基础— 一个支援多平台、持久记忆与自我学习的开源AI agent 框架。
Psyche Network：在Solana 上做分散式AI 训练
Nous Research 与Crypto 的交集核心是Psyche Network — 一个建在Solana 区块链上的去中心化AI 训练网路。 Psyche 的目标是让全球闲置的GPU 算力可以协作训练大型语言模型，透过代币机制激励参与者贡献算力。
技术上，Psyche 基于Nous 自研的DisTrO（Distributed Training Over-the-Internet，分散式训练优化器），将训练过程中的数据传输量减少了数个数量级，使得跨地域的分散式训练在实务上可行。 2024 年12 月，团队曾公开直播使用分散式方法预训练一个150 亿参数的语言模型，展示了技术的可行性。
共同创办人Malhotra 在接受Cointelegraph 采访时坦承，AI 社群对crypto 普遍抱持怀疑态度，认为多是「grift」。但他强调Nous 的路线是「先证明AI 研究能力，再整合区块链」，而非用crypto 概念包装不存在的技术。
Paradigm 为何押注：开放vs 封闭的AI 之争
Paradigm 合伙人Arjun Balaji 向Fortune 表示：「这种开放、社群驱动的方式，与封闭、中心化的主流AI 实验室形成了强烈对比。」
Paradigm 的5,000 万美元投资基于10 亿美元的代币估值（token valuation），而非传统的股权估值。此前Distributed Global 和OSS Capital 领投的种子轮已募集2,000 万美元。
代币尚未发行，DEX 上的「NOUS」非官方
截至2026 年4 月，Nous Research 的官方代币尚未正式发行。尽管Solana 链上的去中心化交易所已出现以「NOUS」为名的代币交易，但这些并非Nous Research 官方发行的代币。投资者应特别注意辨别，避免购买非官方代币造成损失。
另外，市场上还有一个名称相近的项目Nosana（$NOS），同样是Solana 上的AI 计算项目，但与Nous Research 完全无关。
从Harness到分散式训练：Nous 的完整布局
综观Nous Research 的产品线，可以看到一个从模型到基础设施的完整布局：Hermes 模型提供开源LLM、Hermes Agent提供AI agent 框架、Psyche Network 提供去中心化训练基础设施。三者透过Solana 区块链串联，形成一个从训练到部署到应用的开放生态。
在AI 竞争日益集中于少数巨头的趋势下，Nous Research 代表了一条不同的路线— 用开源研究建立技术信誉，用区块链激励机制扩展算力来源，试图证明去中心化的AI 训练不只是理想，而是可行的替代方案。
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