Nous Research は日曜日に Hermes Mixture of Agents 2.0 を公開した。これは GPT、Claude、DeepSeek を含む複数の大規模言語モデルの出力を組み合わせ、どの 個別モデルも標準ベンチマーク上では超えられないスコア を達成することを目指したものだ。
報道 によると、MoA 2.0 は Nous Research が既に提供している Hermes Agent フレームワークのアップデート版であり、そのオープンソース構造を維持している。
システムの仕組み
Hermes MoA 2.0 はアンサンブル層として動作する。複数のベースモデルに並列でクエリを投げ、それぞれの出力を収集し、最終的な回答を合成する。このアプローチは Mixture of Agents と呼ばれ、単一のモデルにすべてのタスクを任せるのではなく、個別の AI モデルを専門家のコントリビューターとして扱う。
ユーザーは、特定のアンサンブルにどのモデルを参加させるかを設定できる。デフォルト設定では GPT、Claude、DeepSeek を利用しており、それぞれ異なる学習方針やデータ構成を反映したモデルだ。出力をプールすることで、MoA 2.0 は互いに補完し合う強みを取り込む。
リリース時に共有されたベンチマーク結果では、MoA 2.0 は推論、コーディング、指示追従タスクのいずれにおいても、構成要素となる各モデルを個別に用いた場合より高い性能を示している。特に、単一モデルがしばしば一貫性を失う長期的推論テストで、有意な差が確認された。
このフレームワークはオープンソースのままであり、研究者や開発者はアーキテクチャを検証し、ベースモデルを入れ替え、特定のユースケース向けにアンサンブルを調整できる。
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オープンウェイト系ラボの「エージェント編成」への進出
Nous Research は研究コミュニティ向けのオープンウェイト・モデル公開で知られている。オリジナルの Hermes Agent フレームワークは、2026 年初頭にマルチモデル・オーケストレーションのベースラインを築いた。
その背景には、オープンウェイト AI の開発サイクルが加速しているという事情がある。Z.ai は 2026 年 7 月初旬に GLM-5.2 を発表し、長期的なエンジニアリングタスク向けのオープンウェイトなコーディングモデルとして位置づけた。このリリースは、クローズドモデルが評判上優位に立っている特定の能力ドメインを、オープンウェイト系ラボが狙い撃ちするという流れに沿ったものだ。
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Qwen の元テクニカルリードである林俊陽（Junyang Lin）は、2026 年 6 月末に、エージェント的システムこそが AI 開発の正しい次のステップだと公に主張した。この主張は、MoA 2.0 の設計思想とも一致している。MoA 2.0 は、エージェントとモデルの組み合わせを、単発の学習では容易に再現できない能力向上への道筋とみなしている。
Hermes MoA のリリースはまた、基盤モデルとエージェント層のどちらを重視すべきかについて、AI 研究コミュニティ内で活発な議論が続く中で登場した。
Andrej Karpathy は今週初め、エージェントファーストな開発は、OpenAI の初期の研究サイクルでの失敗を繰り返すリスクがあると警鐘を鳴らした。Nous Research のアプローチは、強力な基盤モデルを入力として用いながら、その上にオーケストレーション層を追加する「中庸」の道を模索している。
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今後の注目点
Hermes MoA 2.0 は、最新のフロンティアモデルに対してはまだテストされていない。Claude Sonnet 5 や 2026 年半ばにリリースされた GPT の改良版は、ベンチマークの情勢を変える可能性がある。Nous Research は、今回のリリースに合わせた正式な学術論文をまだ公開していない。
開発者にとっての実務的な意義は明確だ。クローズドモデル同士を組み合わせることで、そのベンチマーク性能を目に見えて上回れるオープンソースツールがあれば、あらゆる推論呼び出しでフロンティアモデルの API 料金を支払うことなく、トップクラスの推論能力にアクセスしたい研究チームの参入障壁を下げられる。
AI 業界にとっては、MoA 2.0 は「単一の支配的モデル」ではなく「モデルの多様性」こそが、次の AI 展開フェーズを定義するかもしれないという見方を裏付ける材料となる。今後数カ月で、アンサンブル手法に対する OpenAI や Anthropic の反応に注目が集まりそうだ。