Nous Research pada Minggu lalu merilis Hermes Mixture of Agents 2.0, sebuah sistem yang menggabungkan keluaran dari sejumlah model bahasa besar, termasuk GPT, Claude, dan DeepSeek, untuk menghasilkan jawaban yang melampaui performa tiap model secara terpisah di berbagai tolok ukur standar.
Mengutip sebuah laporan, MoA 2.0 merupakan pembaruan atas kerangka Hermes Agent milik Nous Research dan tetap dipertahankan sebagai proyek open-source.
Cara Kerja Sistem
Hermes MoA 2.0 berfungsi sebagai lapisan ansambel. Sistem ini mengirim kueri ke beberapa model dasar secara paralel, mengumpulkan output mereka, lalu mensintesis satu jawaban akhir. Pendekatan yang dikenal sebagai Mixture of Agents ini memperlakukan tiap model AI sebagai “spesialis”, bukan memaksa satu model mengerjakan semua tugas sendirian.
Pengguna dapat mengatur sendiri model mana yang terlibat dalam satu ansambel. Konfigurasi bawaan mengandalkan GPT, Claude, dan DeepSeek — tiga model dengan filosofi pelatihan dan komposisi data yang berbeda. Dengan menggabungkan output ketiganya, MoA 2.0 berupaya memetik keunggulan komplementer masing-masing model.
Hasil benchmark yang dipublikasikan bersamaan dengan rilisnya menunjukkan MoA 2.0 mengungguli setiap model komponennya untuk tugas penalaran, pemrograman, hingga eksekusi instruksi. Kesenjangan kinerja terlihat signifikan pada tes penalaran jangka panjang, area di mana banyak model tunggal cenderung kehilangan koherensi.
Kerangka ini tetap open-source, sehingga peneliti dan pengembang dapat mengaudit arsitektur, mengganti model dasar, dan menyesuaikan ansambel untuk kebutuhan spesifik.
Baca Juga: Valuasi Anthropic Tembus $965 Miliar, Salip OpenAI di Tengah Persaingan Pendanaan AI
Laboratorium Open-Weight Percepat Orkestrasi Agen
Nous Research dikenal di komunitas riset atas rilis model open-weight yang dapat diunduh dan dijalankan secara lokal. Kerangka Hermes Agent generasi pertama menjadi salah satu fondasi orkestrasi multi-model pada awal 2026.
Secara lebih luas, pengembangan AI open-weight tengah memasuki siklus yang kian cepat. Z.ai merilis GLM-5.2 pada awal Juli 2026, yang diposisikan sebagai model coding open-weight untuk tugas rekayasa skala panjang. Pola ini sejalan dengan tren laboratorium open-weight yang menargetkan domain kapabilitas tertentu, area di mana model tertutup masih unggul secara reputasi.
Baca Juga: Para Ahli Nilai Kepemilikan 5% OpenAI akan Dorong AI Kian Masuk Kendali Negara
Mantan technical lead Qwen, Junyang Lin, pada akhir Juni 2026 secara terbuka berargumen bahwa sistem berbasis agen merupakan langkah logis berikutnya dalam evolusi AI. Pandangan ini selaras dengan filosofi desain MoA 2.0, yang memanfaatkan kombinasi agen dan model sebagai jalur peningkatan kapabilitas yang sulit dicapai hanya lewat satu siklus pelatihan tunggal.
Rilis Hermes MoA juga hadir di tengah perdebatan sengit di komunitas riset AI mengenai peran tepat model fondasi dibandingkan lapisan agen di atasnya.
Andrej Karpathy awal pekan ini mengingatkan bahwa pendekatan “agent-first” berisiko mengulang sejumlah kesalahan pada siklus riset awal OpenAI. Nous Research mencoba mengambil jalan tengah: memanfaatkan model fondasi kuat sebagai input, sembari menambahkan lapisan orkestrasi di atasnya.
Baca Juga: OpenAI Bidik IPO $1 Triliun Sementara Microsoft Pegang ‘Hadiah’ Terbesar
Hal yang Perlu Dipantau
Hermes MoA 2.0 belum diuji secara sistematis terhadap model frontier paling baru. Claude Sonnet 5 dan varian GPT yang diperbarui pada pertengahan 2026 berpotensi mengubah peta benchmark. Nous Research sejauh ini juga belum menerbitkan makalah akademik formal yang menyertai rilis tersebut.
Namun implikasi praktis untuk pengembang sudah cukup jelas. Sebuah alat open-source yang secara terukur dapat memperbaiki skor benchmark model tertutup dengan cara mengombinasikannya, menurunkan hambatan bagi tim riset untuk mengakses kapabilitas penalaran kelas atas tanpa harus membayar biaya API model frontier untuk tiap panggilan inferensi.
Bagi industri AI, MoA 2.0 memperkuat argumen bahwa fase berikutnya dari penerapan AI mungkin akan ditentukan oleh keberagaman model, bukan satu model dominan yang menguasai segalanya. Respons dari OpenAI dan Anthropic terhadap pendekatan ansambel semacam ini patut ditunggu dalam beberapa bulan mendatang.
Artikel Selanjutnya: Kebijakan Anthropic soal Trump yang Berwajah Dua dan Tak Kunjung Dijelaskan Gedung Putih