Nous Research เปิดตัว Hermes Mixture of Agents 2.0 เมื่อวันอาทิตย์ ซึ่งผสานเอาต์พุตจากโมเดลภาษาขนาดใหญ่หลายตัว รวมถึง GPT, Claude และ DeepSeek เพื่อสร้างคำตอบที่ทำคะแนนเหนือกว่า โมเดลเดี่ยวบนเบนช์มาร์กมาตรฐาน ใด ๆ
ตามรายงานจาก รายงานฉบับหนึ่ง MoA 2.0 เป็นอัปเดตของเฟรมเวิร์ก Hermes Agent ที่มีอยู่เดิมของ Nous Research และยังคงโครงสร้างแบบโอเพนซอร์สเอาไว้
ระบบทำงานอย่างไร
Hermes MoA 2.0 ทำงานเป็นเลเยอร์แบบเอ็นเซมเบิล มันจะยิงคำถามไปยังโมเดลฐานหลายตัวแบบขนาน รวบรวมเอาต์พุตของแต่ละโมเดล แล้วสังเคราะห์เป็นคำตอบสุดท้าย วิธีการที่เรียกว่า Mixture of Agents นี้ มองว่าโมเดล AI แต่ละตัวเป็นผู้เชี่ยวชาญเฉพาะด้าน แทนที่จะบังคับให้โมเดลตัวเดียวต้องรองรับทุกงานเพียงลำพัง
ผู้ใช้สามารถกำหนดได้ว่าโมเดลใดจะเข้าร่วมในชุดเอ็นเซมเบิล ตัวค่าปริยายจะใช้ GPT, Claude และ DeepSeek ซึ่งเป็นสามโมเดลที่สะท้อนปรัชญาการเทรนและชุดข้อมูลที่ต่างกัน ด้วยการรวมเอาต์พุตเข้าด้วยกัน MoA 2.0 จึงเก็บเกี่ยวจุดแข็งที่เสริมกันของแต่ละโมเดลได้
ผลการทดสอบเบนช์มาร์กที่ปล่อยมาพร้อมกันแสดงให้เห็นว่า MoA 2.0 ทำผลงานดีกว่าโมเดลองค์ประกอบแต่ละตัวอย่างชัดเจน ทั้งในงานด้านการให้เหตุผล การเขียนโค้ด และการทำตามอินสตรักชัน ช่องว่างผลการทดสอบยิ่งมีนัยสำคัญในงานให้เหตุผลแบบระยะยาว ซึ่งโมเดลเดี่ยวมักสูญเสียความเชื่อมโยงของคำตอบไป
เฟรมเวิร์กยังคงเป็นโอเพนซอร์ส หมายความว่านักวิจัยและนักพัฒนาสามารถตรวจสอบสถาปัตยกรรม สลับเปลี่ยนโมเดลฐาน และดัดแปลงเอ็นเซมเบิลให้เหมาะกับกรณีใช้งานเฉพาะได้
อ่านเพิ่มเติม: Anthropic แซง OpenAI ด้วยมูลค่า 965 พันล้านดอลลาร์ในการรีเซ็ตการแข่งขันทุน AI
ห้องแล็บโอเพนเวตเร่งบุกด้านการออร์เคสตราเอเจนต์
Nous Research สร้างชื่อจากการปล่อยโมเดลน้ำหนักเปิด (open-weight) ที่เน้นกลุ่มนักวิจัย เฟรมเวิร์ก Hermes Agent ดั้งเดิมได้วางมาตรฐานเริ่มต้นสำหรับการออร์เคสตราหลายโมเดลตั้งแต่ช่วงต้นปี 2026
ในภาพกว้าง วงการ AI น้ำหนักเปิดกำลังเร่งวงจรการพัฒนา Z.ai ปล่อย GLM-5.2 ในช่วงต้นเดือนกรกฎาคม 2026 โดยวางตัวเป็นโมเดลโค้ดน้ำหนักเปิดสำหรับงานวิศวกรรมระยะยาว การเปิดตัวนี้สอดคล้องกับแพทเทิร์นที่ห้องแล็บโอเพนเวตมุ่งโจมตีย่านความสามารถเฉพาะด้านที่โมเดลปิดยังครองความน่าเชื่อถืออยู่
อ่านเพิ่มเติม: ผู้เชี่ยวชาญชี้ การถือหุ้น 5% ใน OpenAI จะผลัก AI เข้าสู่การควบคุมของรัฐลึกขึ้น
Junyang Lin อดีตผู้นำเทคนิคของ Qwen ออกมาโต้แย้งต่อสาธารณะในช่วงปลายมิถุนายน 2026 ว่าระบบแบบมีเอเจนต์คือก้าวต่อไปที่ถูกต้องของการพัฒนา AI มุมมองนี้สอดคล้องกับปรัชญาการออกแบบเบื้องหลัง MoA 2.0 ซึ่งมองการใช้เอเจนต์และการผสมโมเดลเป็นเส้นทางเพิ่มศักยภาพในแบบที่การเทรนโมเดลเดี่ยวเพียงครั้งเดียวทำได้ยาก
การเปิดตัว Hermes MoA ยังเกิดขึ้นท่ามกลางการถกเถียงอย่างคึกคักในชุมชนวิจัย AI เกี่ยวกับบทบาทที่เหมาะสมของโมเดลรากฐาน (foundation models) เทียบกับเลเยอร์แบบเอเจนต์
Andrej Karpathy เตือนเมื่อต้นสัปดาห์ว่าการพัฒนาแบบยึดเอเจนต์เป็นศูนย์กลางเสี่ยงทำให้เกิดการทำซ้ำข้อผิดพลาดจากรอบการวิจัยยุคแรกของ OpenAI แนวทางของ Nous Research พยายามเดินสายกลาง โดยใช้โมเดลรากฐานที่แข็งแรงเป็นอินพุต แล้วเติมเลเยอร์ออร์เคสตราทับด้านบน
อ่านเพิ่มเติม: OpenAI เล็ง IPO มูลค่า 1 ล้านล้านดอลลาร์ ขณะ Microsoft ครองผลประโยชน์ก้อนใหญ่สุด
สิ่งที่ควรจับตา
Hermes MoA 2.0 ยังไม่ได้รับการทดสอบเทียบกับโมเดลแนวหน้ารุ่นล่าสุด Claude Sonnet 5 และ GPT เวอร์ชันอัปเดตที่ปล่อยในช่วงกลางปี 2026 อาจเปลี่ยนภาพรวมของเบนช์มาร์กได้ Nous Research ยังไม่ได้เผยแพร่งานวิชาการฉบับทางการควบคู่กับการเปิดตัว
ในเชิงปฏิบัติ ความสำคัญต่อบรรดานักพัฒนาชัดเจนมาก เครื่องมือโอเพนซอร์สที่พิสูจน์ได้ว่าทำคะแนนเหนือเบนช์มาร์กของโมเดลปิดด้วยการผสานพวกมันเข้าด้วยกัน จะช่วยลดอุปสรรคที่ทีมวิจัยต้องเผชิญในการเข้าถึงความสามารถให้เหตุผลระดับท็อป โดยไม่ต้องจ่ายค่าใช้ API ของโมเดลแนวหน้าทุกครั้งที่มีการเรียกอินเฟอเรนซ์
สำหรับอุตสาหกรรม AI MoA 2.0 เพิ่มน้ำหนักให้กับข้อโต้แย้งที่ว่าความหลากหลายของโมเดล แทนการมีโมเดลเดียวครองตลาด อาจเป็นตัวกำหนดเฟสถัดไปของการนำ AI ไปใช้งาน เฝ้าดูท่าทีตอบรับจาก OpenAI และ Anthropic ต่อแนวทางแบบเอ็นเซมเบิลในช่วงเดือนข้างหน้า
อ่านต่อ: นโยบาย Trump แบบสองหน้าของ Anthropic ที่ทำเนียบขาวไม่ยอมอธิบาย