Hermes MoA 2.0, Tek Bir Modeli Geride Bırakmak İçin GPT, Claude ve DeepSeek'i Birleştiriyor

Hermes MoA 2.0, Tek Bir Modeli Geride Bırakmak İçin GPT, Claude ve DeepSeek'i Birleştiriyor

Nous Research, Pazar günü GPT, Claude ve DeepSeek de dahil olmak üzere birden fazla büyük dil modelinin çıktısını birleştirerek, herhangi bir tekil modeli standart kıyaslamalarda geride bırakan yanıtlar üreten Hermes Mixture of Agents 2.0’ı yayımladı.

Bir rapora göre MoA 2.0, Nous Research’ün mevcut Hermes Agent çerçevesinin bir güncellemesi ve açık kaynak yapısını koruyor.

Sistem Nasıl Çalışıyor

Hermes MoA 2.0, bir ansambl katmanı olarak çalışıyor. Birden çok temel modeli paralel olarak sorguluyor, çıktıları topluyor ve nihai bir yanıt sentezliyor. Mixture of Agents olarak bilinen bu yaklaşım, tek bir modelin her görevi tek başına üstlenmesini istemek yerine, farklı yapay zeka modellerini uzman katkıcılar olarak ele alıyor.

Kullanıcılar, belirli bir ansambl içinde hangi modellerin yer alacağını yapılandırabiliyor. Varsayılan yapılandırma; farklı eğitim felsefelerini ve veri bileşimlerini temsil eden üç model, GPT, Claude ve DeepSeek’ten yararlanıyor. Çıktıları bir havuzda toplayarak MoA 2.0, tamamlayıcı güçlü yönleri yakalıyor.

Yayınla paylaşılan kıyaslama sonuçları, MoA 2.0’ın akıl yürütme, kodlama ve talimat izleme görevlerinde her bir bileşen modeli tek tek geride bıraktığını gösteriyor. Fark özellikle tekil modellerin sıkça tutarlılık kaybettiği uzun vadeli akıl yürütme testlerinde anlamlı.

Çerçeve açık kaynak olmaya devam ediyor; bu da araştırmacıların ve geliştiricilerin mimariyi inceleyebileceği, temel modelleri değiştirebileceği ve ansamblı belirli kullanım senaryolarına uyarlayabileceği anlamına geliyor.

Ayrıca Oku: Anthropic, Yapay Zeka Fonlama Yarışı Yeniden Başlarken 965 Milyar Dolarlık Değerlemeyle OpenAI’yi Geride Bıraktı

Açık Ağırlık Laboratuvarları Aracı Orkestrasyonuna Yöneliyor

Nous Research, araştırma topluluğunu hedefleyen açık ağırlıklı model yayınlarıyla bir itibar oluşturdu. Orijinal Hermes Agent çerçevesi, 2026’nın başlarında çoklu model orkestrasyonu için bir temel oluşturdu.

Daha geniş bağlamda, hızlanan bir açık ağırlık yapay zeka geliştirme döngüsü var. Z.ai, Temmuz 2026’nın başında GLM-5.2’yi yayımlayarak onu uzun vadeli mühendislik görevleri için açık ağırlıklı bir kodlama modeli olarak konumlandırdı. Bu yayın, kapalı modellerin itibar avantajına sahip olduğu belirli yetenek alanlarını hedefleyen açık ağırlık laboratuvarları modelini izliyor.

Ayrıca Oku: Uzmanlar, OpenAI’nin %5 Hissesinin Yapay Zekayı Devlet Kontrolüne Daha Da İteceğini Söylüyor

Qwen’in eski teknik lideri Junyang Lin, 2026 Haziran ayının sonunda, ajan temelli sistemlerin yapay zeka geliştirme için doğru bir sonraki adımı temsil ettiğini kamuoyuna savundu. Bu argüman, tekil eğitim çalışmalarıyla kolayca kopyalanamayan yetenek artışlarına giden yol olarak ajanlar ve model kombinasyonlarını ele alan MoA 2.0’ın tasarım felsefesiyle uyumlu.

Hermes MoA yayını aynı zamanda, temel modeller ile ajan katmanları arasındaki doğru rol dağılımı konusunda yapay zeka araştırma topluluğu içinde süren aktif tartışmaların ortasında geliyor.

Andrej Karpathy, bu hafta başında, ajan odaklı geliştirmenin OpenAI’nin önceki araştırma döngülerindeki hataları tekrarlama riski taşıdığı konusunda uyardı. Nous Research’ün yaklaşımı, güçlü temel modelleri girdi olarak kullanırken üstüne bir orkestrasyon katmanı ekleyen orta yolu deniyor.

Ayrıca Oku: OpenAI 1 Trilyon Dolarlık Halka Arzı Hedeflerken En Büyük Ödül Microsoft’un Elinde

Takip Edilmesi Gerekenler

Hermes MoA 2.0 henüz en son yayımlanan uç modellerle karşılaştırmalı olarak test edilmedi. 2026 ortasında yayımlanan Claude Sonnet 5 ve güncellenmiş GPT varyantları kıyaslama tablosunu değiştirebilir. Nous Research, yayımla birlikte resmi bir akademik makale paylaşmadı.

Geliştiriciler açısından pratik önemi net. Kapalı model kıyaslamalarını, bu modelleri birleştirerek gözle görülür biçimde iyileştiren açık kaynaklı bir araç; araştırma ekiplerinin, her çıkarım çağrısı için uç model API maliyeti ödemeden üst düzey akıl yürütme yeteneklerine erişme eşiğini düşürüyor.

Yapay zeka sektörü için MoA 2.0, tek bir baskın model yerine model çeşitliliğinin yapay zekanın bir sonraki dağıtım aşamasını tanımlayabileceği argümanına ağırlık katıyor. Önümüzdeki aylarda, OpenAI ve Anthropic’ten ansambl temelli yaklaşımlara verilecek yanıtları izleyin.

Sıradaki Okuma: Beyaz Sarayın Açıklayamadığı, İki Yüzlü Trump Anthropic Politikası

Feragatname ve Risk Uyarısı: Bu makalede sağlanan bilgiler yalnızca eğitici ve bilgilendirici amaçlıdır ve yazarın görüşüne dayanmaktadır. Mali, yatırım, hukuki veya vergi tavsiyesi teşkil etmez. Kripto para varlıkları son derece değişkendir ve yatırımınızın tamamını veya önemli bir kısmını kaybetme riski dahil olmak üzere yüksek riske tabidir. Kripto varlık ticareti veya tutma tüm yatırımcılar için uygun olmayabilir. Bu makalede ifade edilen görüşler yalnızca yazara aittir ve Yellow, kurucuları veya yöneticilerinin resmi politikasını veya pozisyonunu temsil etmez. Her zaman kendi kapsamlı araştırmanızı yapın (D.Y.O.R.) ve herhangi bir yatırım kararı vermeden önce lisanslı bir finansal uzmanla görüşün.