Hermes MoA 2.0 объединяет GPT, Claude и DeepSeek, чтобы превзойти любой одиночный модуль

Hermes MoA 2.0 объединяет GPT, Claude и DeepSeek, чтобы превзойти любой одиночный модуль

Nous Research в воскресенье выпустила Hermes Mixture of Agents 2.0, который объединяет ответы от нескольких крупных языковых моделей, включая GPT, Claude и DeepSeek, чтобы получать отклики, превосходящие любой отдельный модуль по стандартным бенчмаркам.

Согласно отчёту, MoA 2.0 является обновлением существующего фреймворка Hermes Agent от Nous Research и сохраняет его открытую архитектуру.

Как работает система

Hermes MoA 2.0 функционирует как ансамблевый слой. Он параллельно опрашивает несколько базовых моделей, собирает их ответы и синтезирует финальный отклик. Подход, известный как Mixture of Agents («смесь агентов»), рассматривает отдельные ИИ‑модели как узкоспециализированных участников вместо того, чтобы требовать от одной модели решать все задачи в одиночку.

Пользователи могут настраивать, какие модели участвуют в конкретном ансамбле. Конфигурация по умолчанию использует GPT, Claude и DeepSeek — три модели, представляющие разные философии обучения и составы данных. Объединяя их ответы, MoA 2.0 улавливает и складывает комплементарные сильные стороны.

Опубликованные вместе с релизом результаты бенчмарков показывают, что MoA 2.0 опережает каждую компонентную модель по отдельности в задачах рассуждений, программирования и следования инструкциям. Отрыв особенно заметен в тестах на долгосрочные рассуждения, где одиночные модели часто теряют связность.

Фреймворк остаётся открытым, что позволяет исследователям и разработчикам изучать архитектуру, заменять базовые модели и адаптировать ансамбль под конкретные сценарии применения.

Также читайте: Anthropic обгоняет OpenAI с оценкой в $965 млрд на фоне перезапуска гонки инвестиций в ИИ

Лаборатории открытых весов выходят в оркестровку агентов

Nous Research заработала репутацию благодаря релизам моделей с открытыми весами, ориентированным на научное сообщество. Исходный фреймворк Hermes Agent задал базовый уровень для многомодельной оркестровки в начале 2026 года.

Более широкий контекст — ускоряющийся цикл разработки ИИ с открытыми весами. Z.ai опубликовала GLM-5.2 в начале июля 2026 года, позиционируя её как модель для программирования с открытыми весами, предназначенную для инженерных задач с длинным горизонтом. Этот релиз продолжает тренд лабораторий открытых весов, нацеленных на конкретные области возможностей, где закрытые модели обладают репутационными преимуществами.

Также читайте: Эксперты считают, что 5% доля OpenAI углубит контроль государства над ИИ

Бывший технический руководитель Qwen Цзюнян Линь в конце июня 2026 года публично заявил, что агентные системы являются правильным следующим шагом в развитии ИИ. Эта позиция согласуется с философией дизайна MoA 2.0, который рассматривает агентов и комбинации моделей как путь к росту возможностей, который сложно воспроизвести одиночными циклами обучения.

Релиз Hermes MoA также выходит на фоне активных дискуссий в исследовательском сообществе ИИ о правильном распределении ролей между базовыми моделями и агентными слоями.

Андрей Карпати ранее на этой неделе предостерёг, что ориентированная на агентов разработка может привести к повторению ошибок ранних исследовательских циклов OpenAI. Подход Nous Research пытается занять срединную позицию, используя сильные базовые модели как входы и добавляя поверх них слой оркестровки.

Также читайте: OpenAI нацеливается на IPO в $1 трлн, пока Microsoft удерживает главный приз

На что обратить внимание

Hermes MoA 2.0 ещё не тестировался против самых свежих передовых моделей. Claude Sonnet 5 и обновлённые варианты GPT, выпущенные в середине 2026 года, могут изменить картину бенчмарков. Nous Research не опубликовала формальную академическую статью вместе с релизом.

Практическое значение для разработчиков очевидно. Открытый инструмент, который демонстративно улучшает показатели закрытых моделей за счёт их комбинирования, снижает порог для исследовательских команд к доступу к топ‑уровневым возможностям рассуждений без необходимости платить за каждый вызов API передовых моделей.

Для индустрии ИИ MoA 2.0 усиливает аргумент, что разнообразие моделей, а не один доминирующий модуль, может определить следующий этап развёртывания ИИ. В ближайшие месяцы стоит следить за реакцией OpenAI и Anthropic на подходы с ансамблями моделей.

Читайте далее: Двуликая политика Anthropic по Трампу, которую Белый дом не спешит объяснять

Отказ от ответственности и предупреждение о рисках: Информация, представленная в этой статье, предназначена только для образовательных и информационных целей и основана на мнении автора. Она не является финансовой, инвестиционной, юридической или налоговой консультацией. Криптоактивы крайне волатильны и подвержены высоким рискам, включая риск потери всех или значительной части ваших инвестиций. Торговля или владение криптоактивами может не подходить для всех инвесторов. Мнения, выраженные в этой статье, принадлежат исключительно автору(ам) и не представляют официальную политику или позицию Yellow, её основателей или руководителей. Всегда проводите собственное тщательное исследование (D.Y.O.R.) и консультируйтесь с лицензированным финансовым специалистом перед принятием любых инвестиционных решений.
Hermes MoA 2.0 объединяет GPT, Claude и DeepSeek, чтобы превзойти любой одиночный модуль | Yellow.com