Hermes-Ollama-Modelle werden nicht angezeigt: Katalog- und Anbieterprüfungen

Wenn deine Ollama-Modelle aus dem Hermes-Picker verschwunden sind, prüfe die Version, bevor du die Konfiguration anfasst: Der Fehler im nativen Katalog-Cache, der genau dieses Symptom verursacht, wurde am 17. September 2026 als abgeschlossen geschlossen, und seine Behebung ist in Tag v2026.9.21 (hermes-agent 0.21.4), aber nicht in v2026.9.14 enthalten. Dieser geschlossene Bericht ist jedoch nicht die ganze Geschichte. Am 21. September 2026 waren noch zwei weitere Berichte über fehlende Ollama-Modelle in einem Picker offen; ein drittes offenes Issue beschreibt einen Hermes-Desktop-Mechanismus, der dasselbe Symptom bei jedem Provider erzeugt, dessen Liste sichtbarer Modelle irgendwann angepasst wurde, und beim Lesen des ausgelieferten Quellcodes in demselben Tag war dieses Verhalten weiterhin vorhanden. Eine vierte häufige Ursache ist überhaupt kein Defekt. Jede Ursache hinterlässt ein anderes Anzeichen, und genau diese Anzeichen sind der Zweck dieser Seite.

Zunächst zwei Abgrenzungen, da beide in den Suchergebnissen zusammenfallen. Hermes Agent ist der Python-Agent von Nous Research (MIT, nicht archiviert, laut GitHub-API zuletzt am 21. September 2026 gepusht). Hermes 3 und Hermes 4 sind die Open-Weight-LLM-Familie desselben Labors, also ein völlig anderes Produkt; außerdem gibt es eine unabhängige JavaScript-Engine namens Hermes – keine ihrer Versionsnummern gilt hier. Und lokales Ollama ist nicht Ollama Cloud: Hermes erreicht die kostenlose lokale Laufzeit über den Custom-Endpoint-Ablauf auf Port 11434, während Ollama Cloud ein separates kostenpflichtiges Produkt ist, das als eigener Provider-Slug mit eigener Cache-Datei implementiert ist. Ein fehlendes Modell beim einen sagt nichts über das andere aus.

Drei Ebenen müssen übereinstimmen, und nur eine davon ist Ollama

„Das Modell ist nicht im Picker“ ist eine Aussage über die letzte von drei Ebenen; die Diagnose besteht darin, die erste zu finden, bei der eine Abweichung vorliegt.

# 1. Does Ollama itself list the model? This is the native catalog
#    Hermes reads when the endpoint qualifies for the /api/tags branch.
curl -s http://127.0.0.1:11434/api/tags | jq '.models[].name'

# 2. Does the OpenAI-compatible surface list it too? This is what a
#    generic custom endpoint is probed on.
curl -s http://127.0.0.1:11434/v1/models | jq '.data[].id'

Eine Sache, die auf der ersten Ebene ausgeschlossen werden sollte: ollama list enthält auch Embedding-Modelle, und ein Embedding-Modell ist kein Chatmodell, das ein Coding-Agent auswählen kann. Kunavo stellt ebenfalls weder Embedding- noch Text-to-Speech- noch Speech-to-Text-Modelle bereit; das ist daher keine Lücke, die eine gehostete Route hier schließt.

Prüfe zuerst deine Version und lies sie sorgfältig

Issue #112898 – „Die lokale Ollama-Modellliste flackert im Picker“ – ist als abgeschlossen geschlossen; es wurde am 16. September 2026 eröffnet und am 17. September 2026 geschlossen. Pull Request #113129 übernahm die Behebung als Commit d6d6565. Ein GitHub-Vergleich ordnet diesen Commit Tag v2026.9.21 zu und schließt ihn aus v2026.9.14 aus: Der Vergleich von v2026.9.21…d6d6565 liefert den Status behind mit null vorausgehenden Commits, daher ist der Commit ein Vorgänger dieses Tags, während v2026.9.14…d6d6565 den Status ahead mit null rückständigen Commits liefert, daher ist der Tag ein Vorgänger des Commits und nicht umgekehrt. Der eigene #112900 des Beitragenden ist weiterhin offen, was kein Zeichen dafür ist, dass die Behebung in main fehlt: Sein Inhalt wurde unter Beibehaltung der Urheberschaft in den zusammengeführten Pull Request übernommen. Alle Zustände wurden am 21. September 2026 aus der GitHub-API gelesen.

Nun zur Falle. In diesem einen Tag werden zwei unterschiedliche Versionsnummern ausgeliefert: In v2026.9.21 liest pyproject.toml den Wert version = "0.21.4", während apps/desktop/package.json den Wert "version": "0.17.6" liest. Ein Fehlerbericht mit dem Titel „Hermes Desktop 0.17.6“ beschreibt daher einen aktuellen Build und keinen alten – ihn als veraltet abzutun, würde deine eigenen Belege zeitlich falsch einordnen. Beachte auch die Grenze der Versionsprüfung: Es handelt sich um die Aufnahme eines Git-Commits in einen Tag. Ob die von dir tatsächlich installierte pip-Version, Homebrew-Formel, das Container-Image oder der Desktop-Kanal für automatische Updates diesen Commit enthält, wurde hier nicht überprüft.

Fünf Ursachen und das Anzeichen, das sie unterscheidet

Zwei davon verdienen einen eigenen Satz. Das Einfrieren des Desktops wird am ehesten als Cacheproblem missverstanden: Beim Lesen von apps/desktop/src/store/model-visibility.ts im Tag v2026.9.21 überspringt der Renderer, sobald ein Provider gespeicherte Schlüssel besitzt, das Zusammenführen der Provider-Standards vollständig, sodass später entdeckte Modelle nie in das Menü gelangen. Issue #114369 reproduzierte dies exakt bei einem benutzerdefinierten Provider mit discover_models: true und wurde als Duplikat geschlossen, nicht als behoben; für die Reproduktion wurde ein vLLM-Endpunkt verwendet. Betrachte den Mechanismus daher als providerunabhängig und nicht als Ollama-Reproduktion. Zwei weitere Fälle sind weiterhin offen und ungelöst: #89874 (null Modelle für einen benutzerdefinierten Ollama-Provider mit dem Label needs-repro, also ein unbestätigter Bericht und kein etablierter Defekt) und #71169 (Modelle in der Ollama-API, aber nicht im Desktop-Dropdown). Ob einer der beiden Fälle eine gemeinsame Ursache mit #112898 hat, ist nicht geklärt.

Das Desktop-Symptom ist ebenfalls eindeutiger, als viele erwarten. In model-catalog-menu.tsx im selben Tag wird ein Provider, dessen eingeklappte Familienliste leer ist, direkt übersprungen – deshalb lautet die Beschwerde meist „Mein Provider ist verschwunden“ und nicht „Mein Provider zeigt eine leere Liste“.

Warum ein normaler Picker-Aufruf eine veraltete Liste anzeigt

Dies ist der Mechanismus hinter der gesamten Fehlerklasse und es lohnt sich, ihn einmal zu verstehen. Bei einem normalen Picker-Aufruf wird nur der aktuelle benutzerdefinierte Endpunkt live abgefragt; jeder andere konfigurierte Endpunkt wird aus dem Festplatten-Cache unter $HERMES_HOME/provider_models_cache.json beantwortet. HERMES_HOME hat standardmäßig den Wert ~/.hermes, kann aber überschrieben werden; gehe daher nicht von diesem Pfad aus. Drei Zeitfenster in hermes_cli im Tag v2026.9.21 steuern die erneute Abfrage:

Dies sind interne Quellcodekonstanten und keine dokumentierten Einstellungen; bei dieser Prüfung wurde kein benutzerseitiger Regler für diese drei Werte gefunden. Eine gezielte Ausnahme in diesem Code ist wichtig: Ein leerer nativer Katalog gilt nur innerhalb der kurzen TTL als maßgeblich und wird nie als veraltet bereitgestellt, damit ein Ollama, das beim ersten Aufruf keine Modelle hatte, ein neu heruntergeladenes Modell nicht das gesamte Sieben-Tage-Fenster lang verbirgt. Außerdem werden Cachezeilen anhand der normalisierten URL plus einem Fingerabdruck der Anmeldedaten, des API-Modus und zusätzlicher Header indiziert, da mehrere Providerzeilen rechtmäßig dieselbe Proxy-URL mit unterschiedlichen Schlüsseln verwenden können. Die praktische Folge: Das Austauschen eines Schlüssels, das Ändern des Transports oder das Bearbeiten von extra_headers macht den Cacheeintrag dieser Zeile ungültig, und der nächste Aufruf ohne Abfrage zeigt sie leer an, bis etwas eine Aktualisierung auslöst.

Die Prüfungen, in dieser Reihenfolge

1. Bestätigen Sie, dass Ollama das Modell besitzt. Führen Sie die beiden obigen curl-Befehle aus. Wenn /api/tags das Modell nicht auflistet, kann kein nachgelagerter Schritt darauf zugreifen.
2. Bestätigen Sie die Version. Wenn Sie einen Build verwenden, der älter als der Tag v2026.9.21 ist, und das Symptom eine Liste ist, die zwischen korrekt und leer flackert, handelt es sich um einen bereits behobenen Fehler — führen Sie vor der Fehlersuche ein Upgrade durch.
3. Erzwingen Sie eine Aktualisierung. Das Flag --refresh für hermes model gibt in seinem eigenen Hilfetext an, dass es den Festplatten-Cache der Modellauswahl löscht und die Live-Liste jedes Anbieters erneut abruft; beachten Sie, dass es jeden Anbieter löscht, nicht nur einen. In der Sitzung dokumentiert die Referenz der Slash-Befehle /model --refresh als erneuten Abruf der Modellliste des Anbieters, und die Desktop-App verfügt über eine ausdrückliche Steuerung „Refresh Models“, die einen frischen Katalog anfordert, während normale Öffnungen den Stunden-Cache verwenden.
4. Prüfen Sie, welchen Probe-Pfad Ihr Endpunkt verwendet. Der native Zweig /api/tags wird verwendet, wenn der Anbieter ollama heißt, wenn der Name custom:ollama lautet oder auf -ollama endet, wenn die URL mit der konfigurierten Ollama-Basis-URL übereinstimmt oder wenn eine mehrdeutige benutzerdefinierte URL an Port 11434 tatsächlich auf /api/tags antwortet. Ein Ollama-Dienst, der unter einem anderen Port unter einem einfachen Namen custom bereitgestellt wird, fällt stattdessen auf die generische /v1/models-Prüfung zurück — so liest sich der Codepfad, und hier wurde nicht ausgeführt, um zu bestätigen, dass der Fallback in der Praxis funktioniert.
5. Wenn die Erkennung selbst das Problem ist, beenden Sie die Erkennung. discover_models ist standardmäßig auf true gesetzt; wenn Sie es auf false setzen, zeigt die Modellauswahl die von Ihnen konfigurierte Liste statt einer Live-Prüfung an.
6. Wenn nur das Desktop-Menü falsch ist, befinden Sie sich höchstwahrscheinlich im Bereich von #107391; durch keine Aktualisierung wird dies behoben — das Backend liefert das Modell zurück, aber die Kuratierungsschicht des Renderers entfernt es.

providers:
  # The published reference documents `api` for a providers entry.
  local-ollama:
    api: http://127.0.0.1:11434/v1
    # No key for local Ollama. Discovery is on by default; turn it off and
    # hand-write the list when the probe is the thing that is failing.
    discover_models: false
    models:
      - qwen3-coder:30b

model:
  default: qwen3-coder:30b
  provider: custom:local-ollama

Ein Konfigurationsdetail führt wiederholt zu Problemen und sollte geklärt werden. Die Referenz dokumentiert api als Schlüssel für die Basis-URL eines Eintrags unter providers:, und die Feldliste für diesen Eintrag nennt base_url und url als akzeptierte Aliase dafür; base_url ist separat der Schlüssel unter der Zuordnung model: der obersten Ebene. Außerdem wird festgehalten, dass ältere Konfigurationen eine Liste custom_providers: der obersten Ebene mit base_url statt api verwendeten, die weiterhin funktioniert und bei hermes update in Konfigurationsversion 12 automatisch migriert wird. Fehlerberichte im Tracker verwenden beide Schreibweisen, was zu erwarten ist, wenn beide gelesen werden. Ein providers:-Eintrag, der keine Wirkung zeigt, scheitert daher wahrscheinlich nicht am Namen dieses Schlüssels — prüfen Sie den Endpunkt und die übrigen Felder des Eintrags.

Ein weiteres nennenswertes Detail: Ollamas eigene Hermes-Seite führt den Einrichtungsprompt als „Context length in tokens [leave blank for auto-detect]“ an, während die Provider-Dokumentation von Hermes für die Agentennutzung mindestens 64,000 tokens verlangt und angibt, dass ein lokaler Endpunkt, der weniger bereitstellt, beim Start abgewiesen wird. Beide Angaben wurden am 21. September 2026 geprüft. Das Leer lassen des Feldes ist an sich nicht falsch, behebt aber nichts an einem Server, der nur ein kleines Fenster bereitstellt — erhöhen Sie daher das Fenster auf dem Server (oder legen Sie es in der Hermes-Konfiguration fest) auf den Hermes-Wert und beachten Sie, dass dieser Fehler beim Start eine Ablehnung mit Angabe des bereitgestellten Fensters erzeugt, nicht eine fehlende Zeile in der Modellauswahl.

Überprüfen Sie es und entscheiden Sie dann, ob sich die lokale Nutzung lohnt

Führen Sie nach einer Änderung drei Dinge in dieser Reihenfolge aus: Öffnen Sie die Modellauswahl ohne --refresh erneut und bestätigen Sie, dass das Modell bei einem kalten Öffnen aufgelistet wird, wählen Sie es aus und senden Sie eine begrenzte Anfrage, die eine Vervollständigung zurückgibt. Der mittlere Schritt ist wichtig, weil eine Liste, die nur unmittelbar nach einer Prüfung korrekt ist, das typische Zeichen des Cache-Fehlers und keine Lösung ist. Dies sind Anweisungen für Ihre eigene Ausführung — beim Schreiben dieser Seite wurden weder eine Hermes-Installation noch eine Ollama-Instanz oder eine Modellauswahl verwendet.

Wenn die Antwort lautet, dass sich die lokale Nutzung für diese Aufgabe nicht lohnt, lässt sich die Kostenfrage klar in zwei Teile teilen: Was kostet die Software, und was kostet die Modellnutzung?

Der Pro-Tarif von Ollama Cloud wird außerdem mit $200 pro Jahr bei jährlicher Abrechnung angegeben, und die Tarife enthalten monatliche Nutzungsguthaben — $60 bei Pro, $300 bei Max, $1,000 gemeinsam bei Team. Diese gelten für das Cloud-Produkt, nicht für den lokalen Endpunkt, den Sie gerade reparieren.

Für den verbrauchsabhängigen Weg folgt eine veranschaulichende Token-Berechnung, keine gemessenen Aufgabenkosten und keine Abrechnungsobergrenze. Nehmen Sie eine Sitzung an, die 200,000 nicht gecachte Eingabe-Token sendet und 12,000 Ausgabe-Token empfängt, ohne Cache-Lesevorgänge und ohne externe Toolgebühren. Die Tarife sind die aktuellen Kunavo-Katalog-Preise pro Million Token.

Skalieren Sie diesen Wert anhand Ihrer eigenen Sitzungen pro Tag, bevor Sie ihn als Budget betrachten, und beachten Sie, dass der günstigste aufgeführte Tarif und die niedrigsten Kosten zum Abschließen der Aufgabe unterschiedliche Aussagen sind — ein günstiges Modell, das drei Versuche benötigt, kann mehr kosten als eines, das einen Versuch benötigt. Der Katalogbetrag von Kunavo ist eine Abrechnungsuntergrenze und keine Obergrenze: Wenn der Upstream seine Kosten meldet, entspricht die Abrechnung dem höheren Wert aus den Katalogkosten und den Upstream-Kosten multipliziert mit dem jeweils geltenden Aufschlag. Siehe Abrechnungsdetails.

Welche Route gewinnt, hängt von der Aufgabe ab. Lokales Ollama eignet sich für kleine, private oder Offline-Aufgaben ohne Gebühr pro Anfrage; die tatsächlichen Einschränkungen sind die Hardware und das Minimum von 64,000 Token. Eine direkte Anbieter-API ist sinnvoll, wenn Sie hauptsächlich das Spitzenmodell eines Anbieters verwenden und dessen eigene Cache- und Batch-Konditionen nutzen möchten. Ein Gateway eignet sich, wenn Sie je nach Aufgabe zwischen Modellen wechseln und einen Schlüssel sowie ein Guthaben verwenden möchten. Ein Abonnement ist sinnvoll, wenn eine intensive tägliche Nutzung zum Pauschalpreis besser zu Ihnen passt als eine Abrechnung nach Token.

Hermes auf einen anderen Endpunkt verweisen

Wenn Sie neben dem lokalen Endpunkt einen gehosteten Endpunkt hinzufügen möchten, ist der Ablauf derselbe wie beim benutzerdefinierten Anbieter — und eine Grenze sollten Sie kennen, bevor Sie beginnen: Das Hinzufügen eines Anbieters erfolgt über hermes model außerhalb einer Sitzung, da /model innerhalb einer Sitzung zwischen bereits konfigurierten Anbietern wechselt und weder einen Anbieter hinzufügen noch einen Schlüssel akzeptieren kann. Hermes Agent custom API beschreibt die Struktur des Eintrags, die Übertragungswege und das Zurücksetzen ausführlich; Hermes Agent pricing behandelt die vier separaten Abrechnungen. Kunavo veröffentlicht Konfigurationsreferenzen statt Kompatibilitätstests: Hermes wurde im Rahmen dieser Arbeit nie zur Laufzeit gegen den Kunavo-Endpunkt getestet, daher belegt nichts hier, dass Hermes’ Erkennung dagegen erfolgreich ist. Lassen Sie Ihre funktionierende Route bestehen, während Sie dies ausprobieren. Ollamas OpenAI-kompatible API erklärt, warum derselbe Client-Code beide erreicht, und mit einem Kunavo-Konto können Sie einen Schlüssel aufladen.

Sie wählen noch einen Client aus, statt einen zu debuggen? Hermes Agent-Alternativen und OpenAI-kompatible API decken das größere Feld ab.

Häufig gestellte Fragen

Was am 21. September 2026 geprüft wurde und wie: Status von Issues und Pull Requests, die Zuordnung beider Fehlerbehebungen zu Tags, das neueste Release-Tag sowie Lizenz- und Archivstatus des Repositorys stammen aus der GitHub-API; die Cache-Konstanten, die Erkennungssteuerung, der Sichtbarkeitsspeicher des Desktops, der Hilfetext --refresh und die Dokumentationszitate wurden aus dem Quellcode des Tags v2026.9.21 gelesen; Ollamas Preisseite, Ollamas eigene Hermes-Integrationsseite und die Liste der Nous-Portal-Tarife wurden am selben Tag abgerufen. Nicht geprüft wurde, ob das von Ihnen installierte Artefakt der automatischen Aktualisierung für pip, Homebrew, Container oder Desktop eine der beiden Fehlerbehebungen enthält. Nichts hier wurde zur Laufzeit getestet — keine Hermes-Installation wurde ausgeführt, Ollama nicht gestartet und keine Modellauswahl geöffnet. Die Kunavo-Tokenpreise stammen aus dem Live-Katalog, und das Dollarbeispiel ist eine veranschaulichende Token-Berechnung, keine gemessenen Aufgabenkosten.