給家裏人用的是Whatsapp

放弃hermes agent , 来回切, 啥也干不了.

你帖个例子, 你描述一大堆, 谁也不知道你 遇到啥问题了.

为什么你的模型会严重幻觉？

你用的三个方案各有问题：

1. DeepSeek V4 Flash — 这个模型本身很强，但在 Hermes 里做工具调用时，如果温度（temperature）设置太高（默认可能 0.7+），确实容易生成虚假信息。建议在 Hermes 的 config.yaml 中模型设置里加 temperature: 0.1 或 0.01，能大幅减少虚构内容。

2. 方舟 coding plan 和 minimax-m3 — 这两个模型在 tool calling（工具调用）场景下没经过充分优化。Hermes 依赖模型的 tool calling 能力来执行文件操作、运行命令，如果模型不擅长这个，就会乱说一通。

3. 另外一个可能原因：你在 Hermes 里用的 provider/model 名称格式不对，导致 Hermes 实际上回退到了某个备用模型。比如 DeepSeek 在 Hermes 里的正确格式是 deepseek/deepseek-v4-flash，写错会静默回退。

推荐替代方案（按推荐程度排序）：

方案1：继续用 DeepSeek V4 Flash + 调低温度
这是最省事的方案。在 ~/.hermes/config.yaml 里加：

models:
  - model: deepseek/deepseek-v4-flash
    temperature: 0.1
    max_tokens: 8192

温度降到 0.1 后，模型会更"保守"，只说确定的信息，适合你这种需要执行具体操作的场景。

方案2：Claude Code 的替代 — OpenCode
如果你主要是需要 codex 那种交互模式，可以试试 OpenCode Go 订阅版。它调用 DeepSeek V4 Flash API，但交互方式是 codex 风格（终端对话、文件编辑）。不需要折腾本地模型。

方案3：本地模型推荐
如果你坚持本地部署，建议用 Qwen3.6-27B Q4_K_M + llama.cpp。llama.cpp 的 tool calling 稳定度比 vLLM 好，配合低温度（0.1-0.2）效果最佳。27B 模型在你的场景比 35B MoE 更适合，因为稠密模型的指令跟随更稳定。

总结建议：
你的日常场景（文件清理、压缩、TTS/OCR、飞书CLI）其实不需要最强模型，关键是稳定性。优先试 方案1（调低温度），如果还不行就切 OpenCode Go 订阅版或本地的 Qwen3.6-27B + llama.cpp。