Nous Research в воскресенье представила Hermes Mixture of Agents 2.0 — систему, которая объединяет ответы нескольких крупных языковых моделей, включая GPT, Claude и DeepSeek, формируя итоговые отклики, превышающие результаты любой из этих моделей по отдельности на стандартных бенчмарках.
Как сообщает доклад, MoA 2.0 является обновлением существующего фреймворка Hermes Agent от Nous Research и сохраняет его открытый исходный код.
Как устроена система
Hermes MoA 2.0 работает как ансамблевый слой. Он параллельно опрашивает несколько базовых моделей, собирает их ответы и синтезирует финальный результат. Подход Mixture of Agents рассматривает разные модели ИИ как «узких специалистов», а не как один универсальный инструмент, который должен решать все задачи в одиночку.
Пользователь может самостоятельно настроить, какие модели участвуют в конкретном ансамбле. Конфигурация по умолчанию использует GPT, Claude и DeepSeek — три модели, отражающие разные подходы к обучению и составу данных. За счёт объединения их выходов MoA 2.0 извлекает комплементарные сильные стороны каждой.
Согласно опубликованным вместе с релизом результатам бенчмарков, MoA 2.0 опережает каждую из входящих моделей по отдельности в задачах на логическое рассуждение, программирование и следование инструкциям. Особенно заметен отрыв на тестах «длинного горизонта» рассуждений, где одиночные модели часто теряют связность.
Фреймворк остаётся полностью открытым: исследователи и разработчики могут изучать архитектуру, заменять базовые модели и адаптировать ансамбль под собственные сценарии использования.
Читайте также: Anthropic обходит OpenAI с оценкой $965 млрд на фоне перезапуска гонки за ИИ‑капиталом
Лаборатории open-weight выходят в оркестрацию агентов
Nous Research закрепила за собой репутацию разработчика открыто-весовых моделей, ориентированных на академическое и прикладное сообщество. Базовый фреймворк Hermes Agent ещё в начале 2026 года задал планку для мульти-модельной оркестрации.
В более широком контексте ускоряется цикл разработки open-weight ИИ. Z.ai в начале июля 2026 года выпустила GLM-5.2, позиционируя модель как открыто-весовой инструмент для сложных и долгих инженерных задач по программированию. Этот релиз вписывается в тренд: лаборатории с открытыми весами целенаправленно выходят в те сегменты, где закрытые модели сохраняют репутационное преимущество по возможностям.
Читайте также: Эксперты: 5% доля государства в OpenAI ещё глубже втянет ИИ под контроль регуляторов
Бывший технический руководитель Qwen Цзюньян Линь (Junyang Lin) в конце июня 2026 года публично заявил, что следующей логичной стадией развития ИИ являются именно агентные системы. Эта позиция концептуально совпадает с философией MoA 2.0, где рост возможностей достигается за счёт связки агентов и комбинации моделей, а не только за счёт наращивания масштаба одиночных обучающих прогонов.
Выход Hermes MoA происходит на фоне активной дискуссии в исследовательском сообществе об оптимальном соотношении базовых foundation‑моделей и надстроенных над ними агентных слоёв.
Андрей Карпаты на этой неделе предупредил, что стратегия «agent‑first» рискует повторить ошибки ранних исследовательских циклов OpenAI. Nous Research пытается занять промежуточную позицию: использовать сильные foundation‑модели как входы, добавляя поверх них оркестрационный слой.
Читайте также: OpenAI нацеливается на IPO на $1 трлн, пока Microsoft удерживает главный приз
На что обратить внимание
Hermes MoA 2.0 ещё не проходила публичных тестов против самых свежих флагманских моделей. Выход Claude Sonnet 5 и обновлённых вариантов GPT в середине 2026 года может изменить картину бенчмарков. Nous Research пока не опубликовала полноценную академическую статью в поддержку релиза.
Практический эффект для разработчиков при этом уже можно очертить. Открытый инструмент, который демонстративно улучшает результаты закрытых моделей за счёт их комбинирования, снижает барьер для исследовательских команд: им не нужно платить за каждый вызов дорогих frontier‑API, чтобы получить доступ к топовым возможностям по рассуждению.
Для индустрии ИИ MoA 2.0 усиливает аргумент в пользу модельного разнообразия: следующий этап развёртывания ИИ может определяться не доминированием одной «супермодели», а оркестровкой нескольких сильных систем. В ближайшие месяцы участники рынка ждут реакции OpenAI и Anthropic на ансамблевые подходы.
Читайте далее: Двуликая политика Трампа в отношении Anthropic, которую Белый дом отказывается объяснять