Nous Research у неділю представила Hermes Mixture of Agents 2.0 — систему, що поєднує відповіді кількох великих мовних моделей, зокрема GPT, Claude та DeepSeek, щоб формувати реакції, які перевершують будь-яку окрему модель на стандартних бенчмарках.
Згідно з репортажем, MoA 2.0 є оновленням наявного фреймворку Hermes Agent від Nous Research і зберігає його відкриту структуру.
Як працює система
Hermes MoA 2.0 функціонує як ансамблевий шар. Вона паралельно опитує кілька базових моделей, збирає їхні відповіді та синтезує фінальний результат. Цей підхід, відомий як Mixture of Agents, розглядає окремі AI‑моделі як спеціалізованих учасників, а не вимагає від однієї моделі виконувати всі завдання самостійно.
Користувачі можуть налаштовувати, які моделі братимуть участь в конкретному ансамблі. Конфігурація за замовчуванням спирається на GPT, Claude та DeepSeek — три моделі, що уособлюють різні підходи до навчання й складу даних. Об’єднуючи їхні результати, MoA 2.0 захоплює комплементарні сильні сторони.
Результати бенчмарків, опубліковані разом із релізом, показують, що MoA 2.0 перевершує кожну з компонентних моделей окремо в задачах міркування, програмування та слідування інструкціям. Перевага особливо помітна в тестах на довгострокове міркування, де поодинокі моделі часто втрачають зв’язність.
Фреймворк залишається відкритим, тож дослідники й розробники можуть вивчати архітектуру, замінювати базові моделі й адаптувати ансамбль до конкретних сценаріїв використання.
Також читайте: Anthropic обганяє OpenAI з оцінкою $965 млрд на тлі перезапуску гонки інвестицій в AI
Лаби з відкритими вагами виходять в оркестрацію агентів
Nous Research здобула репутацію завдяки релізам моделей з відкритими вагами, орієнтованим на наукову спільноту. Оригінальний фреймворк Hermes Agent заклав базу для багатомодельної оркестрації на початку 2026 року.
Ширший контекст — прискорення циклу розробки AI з відкритими вагами. Компанія Z.ai випустила GLM‑5.2 на початку липня 2026 року, позиціонуючи його як модель з відкритими вагами для кодування й довгострокових інженерних завдань. Цей реліз продовжує тренд, коли лабораторії з відкритими вагами націлюються на окремі області можливостей, у яких закриті моделі мають репутаційну перевагу.
Також читайте: Експерти вважають, що 5% частка держави в OpenAI ще глибше підпорядкує AI держконтролю
Колишній технічний лід Qwen Цзюнян Лін у кінці червня 2026 року публічно заявив, що агентні системи є правильним наступним кроком у розвитку AI. Ця позиція узгоджується з філософією дизайну MoA 2.0, де агенти та комбінації моделей розглядаються як шлях до приросту можливостей, які складно отримати лише додатковим навчанням однієї моделі.
Реліз Hermes MoA відбувається також на тлі активних дискусій у дослідницькій AI‑спільноті про належну роль базових моделей у порівнянні з агентними шарами.
Андрій Карпати на початку тижня застеріг, що підхід «спочатку агенти» ризикує повторити помилки ранніх дослідницьких циклів OpenAI. Підхід Nous Research намагається знайти золоту середину, використовуючи потужні базові моделі як вхідні дані та додаючи поверх них шар оркестрації.
Також читайте: OpenAI націлена на IPO в $1 трлн, тоді як Microsoft утримує найбільший приз
На що звернути увагу
Hermes MoA 2.0 ще не тестували проти найновіших передових моделей. Claude Sonnet 5 і оновлені варіанти GPT, випущені в середині 2026 року, можуть змінити картину бенчмарків. Nous Research не публікувала формальну наукову статтю разом із релізом.
Практичне значення для розробників очевидне. Відкритий інструмент, який демонстративно покращує результати закритих моделей, поєднуючи їх, знижує бар’єр для дослідницьких команд, що прагнуть доступу до топового рівня міркування без необхідності сплачувати за передові API‑моделі при кожному виклику.
Для AI‑індустрії MoA 2.0 посилює аргумент, що різноманіття моделей, а не єдина домінуюча модель, може визначити наступну фазу розгортання AI. Варто стежити за реакціями OpenAI та Anthropic на ансамблеві підходи в найближчі місяці.
Читайте далі: Подвійна політика Трампа щодо Anthropic, яку Білий дім не може пояснити