Nous Research, pazar günü Hermes Mixture of Agents (MoA) 2.0 sürümünü yayımladı. Yeni çerçeve, aralarında GPT, Claude ve DeepSeek’in de bulunduğu birden fazla büyük dil modelinin çıktısını bir araya getirerek, standart kıyaslama testlerinde tek tek her bir modeli geçen yanıtlar üretiyor.
Bir habere göre MoA 2.0, Nous Research’ün mevcut Hermes Agent mimarisinin güncellenmiş sürümü ve açık kaynak yapısını koruyor.
Sistem Nasıl Çalışıyor?
Hermes MoA 2.0 bir “topluluk/ensemble” katmanı gibi işliyor. Aynı anda birden fazla temel modeli sorguluyor, bu modellerin ürettiği çıktıları topluyor ve bunları tek bir nihai yanıtta sentezliyor. “Mixture of Agents” yaklaşımı, farklı yapay zeka modellerini her biri kendi alanında uzman “katkıcılar” olarak konumlandırıyor; böylece her işi tek bir modele yükleme zorunluluğu ortadan kalkıyor.
Kullanıcılar, hangi modellerin bu ensemble içinde yer alacağını konfigüre edebiliyor. Varsayılan kurulumda GPT, Claude ve DeepSeek kullanılıyor; bu üçlü farklı eğitim felsefelerini ve veri bileşimlerini temsil ediyor. MoA 2.0, bu çıktıları bir araya getirerek modellerin birbirini tamamlayan güçlü yönlerini yakalamayı hedefliyor.
Yayınla birlikte paylaşılan kıyaslama sonuçları, MoA 2.0’ın akıl yürütme, kodlama ve talimat takibi gibi görevlerde her bir bileşen modeli ayrı ayrı geride bıraktığını gösteriyor. Özellikle uzun vadeli muhakeme gerektiren testlerde, tekil modellerin sıkça kaybettiği tutarlılık, anlamlı ölçüde iyileşmiş görünüyor.
Çerçevenin açık kaynak kalması, araştırmacı ve geliştiricilerin mimariyi incelemesine, temel modelleri değiştirmesine ve ensemble yapısını kendi kullanım senaryolarına göre uyarlamasına olanak tanıyor.
Açık Ağırlıklı Laboratuvarlar ve “Agent” Orkestrasyonu
Nous Research, özellikle araştırma topluluğunu hedefleyen “açık ağırlıklı” model yayımlarıyla biliniyor. Orijinal Hermes Agent çerçevesi, 2026 başlarında çoklu model orkestrasyonu için bir temel oluşturmuştu.
Daha geniş çerçevede ise açık ağırlıklı yapay zeka geliştirme döngüsünde belirgin bir hızlanma dikkat çekiyor. Z.ai, 2026 Temmuz başında GLM-5.2 modelini yayımlayarak, uzun soluklu mühendislik görevleri için açık ağırlıklı bir kodlama modeli konumlandırdı. Bu hamle, kapalı modellerin itibari üstünlük taşıdığı belirli yetenek alanlarını hedef alan açık ağırlıklı laboratuvarların artan eğilimiyle uyumlu.
Ayrıca Oku: Uzmanlara Göre OpenAI’daki Yüzde 5’lik Devlet Hissesi, Yapay Zekada Kamu Etkisini Daha da Derinleştirecek
Qwen’in eski teknik lideri Junyang Lin, 2026 Haziran ayı sonunda yaptığı açıklamada, “agentik” sistemlerin yapay zekâ geliştirmesinde bir sonraki doğru adım olduğunu savunmuştu. Bu tez, MoA 2.0’ın arkasındaki tasarım felsefesiyle örtüşüyor: farklı ajan ve model kombinasyonlarını, tek bir büyük eğitim koşusuyla kolayca kopyalanamayacak yetenek artışlarına giden bir yol olarak konumlandırıyor.
Hermes MoA sürümü, aynı zamanda yapay zekâ araştırma topluluğunda temel (foundation) modeller ile bunların üzerine inşa edilen agent katmanları arasındaki “doğru işbölümü” tartışmalarının da ortasında piyasaya çıkıyor.
Andrej Karpathy, hafta başında yaptığı uyarıda, “önce agent” yaklaşımının OpenAI’in önceki araştırma döngülerinde yaptığı bazı hataların tekrarlanması riskini beraberinde getirdiğini söylemişti. Nous Research’ün yaklaşımı ise orta yol denemesi olarak öne çıkıyor: güçlü temel modelleri girdi olarak kullanırken, bunların üzerine bir orkestrasyon katmanı inşa ediyor.
Ayrıca Oku: OpenAI 1 Trilyon Dolarlık Halka Arzı Hedeflerken, Asıl Koz Microsoft’un Elinde
Takip Edilmesi Gerekenler
Hermes MoA 2.0, en güncel sınır (frontier) modellerle henüz kapsamlı biçimde karşılaştırılmış değil. 2026 ortasında piyasaya çıkan Claude Sonnet 5 ve güncellenmiş GPT varyantları, ileride kıyaslama tablosunu değiştirebilir. Nous Research, şimdilik bu sürüme eşlik eden akademik bir makale yayımlamış değil.
Geliştiriciler açısından ise pratik sonuç net: Kapalı modellerin kıyaslama performansını, bu modelleri bir araya getirerek anlamlı biçimde iyileştiren açık kaynak bir araç, araştırma ekiplerinin en üst seviye muhakeme yeteneklerine erişimi için bariyerleri düşürüyor; her bir çıkarım çağrısı için frontier model API maliyetine katlanma zorunluluğunu azaltıyor.
Yapay zekâ sektörü genelinde MoA 2.0, “tek baskın model” yerine model çeşitliliği ve kombinasyonlarının, dağıtımın bir sonraki safhasını belirleyebileceği yönündeki argümanlara güç katıyor. Önümüzdeki aylarda OpenAI ve Anthropic’ten ensemble temelli yaklaşımlara dair gelecek yanıtlar yakından izlenecek.
Sonraki Haber: Beyaz Saray’ın Açıklayamadığı, İki Yüzlü Trump–Anthropic Politikası