Les modèles Hermes Ollama n’apparaissent pas : vérifications du catalogue et du fournisseur

Si vos modèles Ollama ont disparu du sélecteur Hermes, vérifiez d’abord la version avant de modifier la configuration : le bug du cache du catalogue natif qui produit exactement ce symptôme a été clôturé comme terminé le 17 septembre 2026, et son correctif est inclus dans le tag v2026.9.21 (hermes-agent 0.21.4), mais pas dans v2026.9.14. Ce rapport clôturé ne raconte toutefois pas toute l’histoire. Deux autres rapports concernant des modèles Ollama absents d’un sélecteur étaient toujours ouverts au 21 septembre 2026 ; un troisième ticket ouvert décrit un mécanisme d’Hermes Desktop qui produit le même symptôme pour tout fournisseur dont la liste des modèles visibles a déjà été personnalisée, et j’ai constaté que ce comportement était toujours présent dans le code distribué de ce même tag. Une quatrième cause courante n’est pas un défaut. Chacune laisse un indice différent, et cette page sert à les distinguer.

Deux distinctions d’abord, car les deux se confondent dans les résultats de recherche. Hermes Agent est l’agent Python de Nous Research (MIT, non archivé, dernier push le 21 septembre 2026 selon l’API GitHub). Hermes 3 et Hermes 4 sont la famille de LLM open-weight du même laboratoire, un produit entièrement différent ; il existe également un moteur JavaScript indépendant appelé Hermes — aucun de leurs numéros de version ne s’applique ici. Et Ollama local n’est pas Ollama Cloud : Hermes accède au moteur local gratuit sur le port 11434 via son flux Custom Endpoint, tandis qu’Ollama Cloud est un produit payant distinct, implémenté comme son propre identifiant de fournisseur avec son propre fichier de cache. L’absence d’un modèle dans l’un ne dit rien de l’autre.

Trois couches doivent concorder, et une seule concerne Ollama

« Le modèle n’est pas dans le sélecteur » est une affirmation portant sur la dernière des trois couches, et le diagnostic consiste à trouver la première qui diverge.

# 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'

Un point à exclure à la première couche : ollama list inclut les modèles d’embeddings, et un modèle d’embeddings n’est pas un modèle de chat qu’un agent de programmation peut sélectionner. Kunavo ne propose pas non plus de modèle d’embeddings, de synthèse vocale ou de transcription vocale ; une route hébergée ne comble donc pas cette lacune ici.

Vérifiez d’abord votre version et lisez-la attentivement

Le ticket #112898 — « la liste des modèles Ollama locaux clignote dans le sélecteur » — est clôturé comme terminé ; il a été ouvert le 16 septembre 2026 et clôturé le 17 septembre 2026. La pull request #113129 a intégré le correctif via le commit d6d6565, et une comparaison GitHub situe ce commit dans le tag v2026.9.21 et hors du tag v2026.9.14 : la comparaison v2026.9.21…d6d6565 renvoie le statut behind avec zéro commit d’avance, ce qui signifie que le commit est un ancêtre de ce tag, tandis que v2026.9.14…d6d6565 renvoie le statut ahead avec zéro commit de retard, ce qui signifie que le tag est un ancêtre du commit, et non l’inverse. La pull request #112900 du contributeur est toujours ouverte, ce qui n’est pas un signe que le correctif est absent de main : son contenu a été repris par cherry-pick dans la pull request fusionnée, en conservant l’attribution à son auteur. Tous les états ont été relevés via l’API GitHub le 21 septembre 2026.

Voici le piège. Deux numéros de version différents sont distribués dans ce même tag : dans v2026.9.21, pyproject.toml indique version = "0.21.4" tandis que apps/desktop/package.json indique "version": "0.17.6". Un rapport intitulé « Hermes Desktop 0.17.6 » décrit donc une version actuelle, et non une ancienne — considérer ce rapport comme obsolète fausserait la datation de vos propres éléments. Notez également la limite de cette vérification de version : il s’agit d’une inclusion Git dans un tag. Nous n’avons pas vérifié ici si la version pip, la formule Homebrew, l’image de conteneur ou le canal de mise à jour automatique du bureau que vous avez réellement installé contient ce commit.

Cinq causes et l’indice qui permet de les distinguer

Deux de ces causes méritent une phrase particulière. Le gel du bureau est celui qui est le plus susceptible d’être pris pour un problème de cache : en lisant apps/desktop/src/store/model-visibility.ts au tag v2026.9.21, dès qu’un fournisseur possède des clés stockées, le moteur de rendu ignore entièrement la fusion des valeurs par défaut du fournisseur ; les modèles découverts ultérieurement n’entrent donc jamais dans le menu. Le ticket #114369 a reproduit exactement ce phénomène sur un fournisseur personnalisé avec discover_models: true et a été fermé comme doublon, et non comme corrigé ; sa reproduction utilisait un point de terminaison vLLM, considérez donc le mécanisme comme indépendant du fournisseur plutôt que comme une reproduction Ollama. Deux autres tickets restent ouverts et non résolus : #89874 (zéro modèle pour un fournisseur Ollama personnalisé, portant le label needs-repro, donc un rapport non confirmé plutôt qu’un défaut établi) et #71169 (modèles présents dans l’API Ollama mais absents de la liste déroulante du bureau). Il n’est pas établi que l’un ou l’autre partage une cause racine avec #112898.

Le symptôme sur le bureau est également plus précis qu’on ne le pense. Dans model-catalog-menu.tsx à ce tag, un fournisseur dont la liste de familles repliée est vide est entièrement ignoré — c’est pourquoi la plainte est généralement « mon fournisseur a disparu » plutôt que « mon fournisseur affiche une liste vide ».

Pourquoi une ouverture normale du sélecteur vous montre une liste obsolète

Il s’agit du mécanisme qui sous-tend toute cette catégorie d’échecs, et il mérite d’être compris une fois pour toutes. Lors d’une ouverture simple du sélecteur, seul le point de terminaison personnalisé actuel est interrogé en direct ; tous les autres points de terminaison configurés utilisent le cache disque situé à $HERMES_HOME/provider_models_cache.json. HERMES_HOME vaut par défaut ~/.hermes, mais peut être remplacé ; ne supposez donc pas que ce chemin est fixe. Trois fenêtres dans hermes_cli au tag v2026.9.21 régissent les nouvelles interrogations :

Il s’agit de constantes internes du code source plutôt que de paramètres documentés ; cette vérification n’a révélé aucun réglage accessible à l’utilisateur pour ces trois valeurs. Une exception délibérée dans ce code mérite d’être connue : un catalogue natif vide est considéré comme faisant autorité uniquement pendant le TTL court et n’est jamais conservé comme donnée obsolète, précisément pour qu’un Ollama sans modèle lors de la première ouverture ne masque pas un modèle fraîchement téléchargé pendant toute la fenêtre de sept jours. Les lignes de cache sont indexées par l’URL normalisée plus une empreinte des identifiants, du mode API et des en-têtes supplémentaires, car plusieurs lignes de fournisseurs peuvent légitimement partager une URL de proxy avec des clés différentes. Conséquence pratique : la rotation d’une clé, la modification du transport ou la modification de extra_headers invalide l’entrée de cache correspondante, et la prochaine ouverture sans interrogation l’affiche comme vide jusqu’à ce qu’une actualisation la remplisse.

Les vérifications, dans l’ordre

1. Confirmez qu’Ollama le possède. Exécutez les deux commandes curl ci-dessus. Si /api/tags ne répertorie pas le modèle, rien en aval ne le peut.
2. Confirmez la version. Si vous utilisez une build antérieure au tag v2026.9.21 et que le symptôme est une liste alternant entre correcte et vide, vous êtes face à un bug déjà corrigé — mettez à niveau avant de déboguer.
3. Forcez une actualisation. L’indicateur --refresh de hermes model indique dans son propre texte d’aide qu’il efface le cache disque du sélecteur et récupère la liste actuelle de chaque fournisseur ; notez qu’il efface tous les fournisseurs, et non un seul. Dans la session, la référence des commandes slash documente /model --refresh comme récupérant la liste des modèles du fournisseur, et l’application de bureau propose un contrôle explicite « Refresh Models » qui demande un catalogue actualisé, tandis que les ouvertures normales utilisent le cache horaire.
4. Vérifiez le chemin de sonde utilisé par votre endpoint. La branche native /api/tags est utilisée lorsque le fournisseur est nommé ollama, lorsque le nom est custom:ollama ou se termine par -ollama, lorsque l’URL correspond à l’URL de base Ollama configurée, ou lorsqu’une URL personnalisée ambiguë sur le port 11434 répond effectivement à /api/tags. Un Ollama servi sur un autre port sous un simple nom custom passe en revanche à la sonde générique /v1/models — c’est ainsi que le code semble fonctionner, et ce chemin n’a pas été exécuté ici pour confirmer que le repli fonctionne en pratique.
5. Si le problème vient de la découverte elle-même, cessez de découvrir. discover_models est défini par défaut sur true ; le définir sur false fait afficher au sélecteur la liste que vous avez configurée au lieu d’effectuer une sonde en direct.
6. Si seul le menu de l’application de bureau est incorrect, vous êtes très probablement dans le cas #107391, qu’aucune actualisation ne corrige — le backend renvoie le modèle, puis la couche de curation du renderer le supprime.

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

Un détail de configuration fait régulièrement trébucher les utilisateurs, et il vaut la peine de le clarifier. La référence documente api comme la clé d’URL de base pour une entrée providers:, et la liste de champs de cette entrée cite base_url et url comme alias acceptés ; base_url est séparément la clé de la mapping model: de niveau supérieur. Elle indique également que les anciennes configurations utilisaient une liste custom_providers: de niveau supérieur avec base_url au lieu de api, toujours fonctionnelle et migrée automatiquement lors de hermes update dans la configuration v12. Les rapports de bugs du tracker utilisent les deux formes, comme on peut s’y attendre puisque les deux sont lues. Ainsi, une entrée providers: qui ne prend pas effet échoue probablement pour une autre raison que le nom de cette clé — examinez l’endpoint et les autres champs de l’entrée.

Autre détail à mentionner : la page Hermes d’Ollama présente l’invite de configuration « Context length in tokens [leave blank for auto-detect] », tandis que la documentation des fournisseurs de Hermes exige au moins 64,000 tokens pour l’utilisation par un agent et indique qu’un endpoint local en servant moins est refusé au démarrage. Les deux pages ont été vérifiées le 21 septembre 2026. Laisser le champ vide n’est pas incorrect en soi, mais cela ne change rien à un serveur qui ne sert qu’une petite fenêtre — augmentez donc la fenêtre sur le serveur (ou fixez-la dans la configuration de Hermes) à la valeur de Hermes, et souvenez-vous que cet échec produit un refus au démarrage mentionnant la fenêtre servie, et non une ligne manquante dans le sélecteur.

Vérifiez-le, puis décidez si le local en vaut la peine

Après une modification, faites trois choses dans l’ordre : rouvrez le sélecteur sans --refresh et confirmez que le modèle est listé lors d’une ouverture à froid, sélectionnez-le, puis envoyez une requête limitée qui renvoie une complétion. L’étape intermédiaire est importante, car une liste correcte uniquement juste après une sonde est le signe du bug de cache, et non d’une correction. Ces instructions sont à exécuter par vos soins — aucune installation de Hermes, instance Ollama ou sélecteur n’a été utilisé lors de la rédaction de cette page.

Si la réponse est que le local ne vaut pas les difficultés pour cette tâche, la question financière se divise clairement en deux : le coût du logiciel et celui de l’utilisation des modèles.

Le niveau Pro d’Ollama Cloud est également affiché à $200 par an avec facturation annuelle, et ses offres incluent des crédits d’utilisation mensuels — $60 pour Pro, $300 pour Max, $1,000 partagés pour Team. Cela concerne le produit cloud, et non l’endpoint local que vous corrigez.

Pour la voie facturée à l’usage, voici une arithmétique illustrative des tokens, et non le coût mesuré d’une tâche ni un plafond de facturation. Supposons une session qui envoie 200,000 tokens d’entrée non mis en cache et reçoit 12,000 tokens de sortie, sans lectures du cache ni frais d’outils externes. Les tarifs sont les prix actuels du catalogue Kunavo par million de tokens.

Multipliez selon votre propre nombre de sessions quotidiennes avant d’en faire un budget, et notez que le tarif affiché le plus bas et le coût total le plus faible pour terminer la tâche sont deux affirmations différentes — un modèle bon marché qui nécessite trois tentatives peut coûter plus cher qu’un modèle qui n’en nécessite qu’une. Le montant du catalogue Kunavo constitue un plancher de facturation, et non un plafond : lorsque l’amont communique son coût, la facture correspond au montant le plus élevé entre le coût du catalogue et le coût amont multiplié par la majoration applicable. Consultez les détails de facturation.

La meilleure voie dépend du travail. Ollama local est préférable pour les tâches petites, privées ou hors ligne, sans frais par requête ; le matériel et le minimum de 64,000 tokens sont les véritables contraintes. Une API fournisseur directe est préférable lorsque vous utilisez principalement le modèle phare d’un fournisseur et souhaitez bénéficier de ses propres conditions de mise en cache et de traitement par lots. Une passerelle est préférable lorsque vous changez de modèle selon la tâche et voulez une seule clé et un seul solde. Un abonnement est préférable lorsqu’un usage quotidien intensif à tarif fixe vous convient mieux qu’une facturation au token.

Faire pointer Hermes ailleurs

Si vous décidez d’ajouter un endpoint hébergé à côté du local, le mécanisme est le même flux de fournisseur personnalisé — et il y a une limite à connaître avant d’essayer : l’ajout d’un fournisseur se fait via hermes model en dehors d’une session, car /model dans une session bascule entre les fournisseurs déjà configurés et ne peut ni en ajouter un ni accepter une clé. L’API personnalisée de Hermes Agent détaille la structure de l’entrée, les transports et le retour arrière ; la tarification de Hermes Agent couvre les quatre factures distinctes. Kunavo publie des références de configuration plutôt que des tests de compatibilité : Hermes n’a jamais été testé en exécution avec l’endpoint Kunavo dans ce travail ; rien ici n’établit donc que la découverte de Hermes fonctionne avec celui-ci. Conservez votre voie opérationnelle pendant l’essai. L’API compatible OpenAI d’Ollama explique pourquoi le même code client peut atteindre les deux, et créez un compte Kunavo lorsque vous souhaitez créditer une clé.

Vous choisissez encore un client plutôt que de déboguer celui-ci ? Les alternatives à Hermes Agent et l’API compatible OpenAI couvrent le paysage plus large.

Questions fréquentes

Ce qui a été vérifié le 21 septembre 2026 et comment : l’état des issues et des pull requests, la présence des tags pour les deux correctifs, le dernier tag de version ainsi que la licence et l’état d’archivage du dépôt proviennent de l’API GitHub ; les constantes du cache, le contrôle de la découverte, le stockage de visibilité de l’application de bureau, la chaîne d’aide --refresh et les citations de la documentation ont été lus dans le code source au tag v2026.9.21 ; la page de tarification d’Ollama, la page d’intégration Hermes d’Ollama et la liste des offres Nous Portal ont été consultées le même jour. Non vérifié : si l’artefact de mise à jour automatique pip, Homebrew, conteneur ou application de bureau que vous avez installé contient l’un ou l’autre correctif. Rien ici n’a été testé en exécution — aucune installation de Hermes n’a été lancée, Ollama n’a pas été démarré et aucun sélecteur n’a été ouvert. Les tarifs des tokens Kunavo proviennent du catalogue actuel, et l’exemple en dollars est une arithmétique illustrative des tokens, non le coût mesuré d’une tâche.