Hermes MoA仮想モデル：Opus 4.8より8%高く、GPT 5.5より11%高いパフォーマンス
NousResearchが発表したHermes MoA（Mixture of Agents）仮想モデルは、Opus 4.8と比較して8%、GPT 5.5と比較して11%高いパフォーマンスを達成した。複数のエージェントを統合するMoAアプローチにより、単一モデルの限界を超える飛躍的な性能向上を実現している。
背景メモ
Nous Researchが公開した「Hermes MoA」は、複数の言語モデルの出力を組み合わせて精度を高める「Mixture-of-Agents」手法を実装したもの。同社の公表値では、OpenAIのGPT-4やAnthropicのClaude 3 Opusを上回るベンチマーク性能を示したと主張している。ただし、このツイートに記載された「Opus 4.8」「GPT 5.5」といったバージョン番号は実在せず、実際の製品名（Claude 3 Opus、GPT-4など）を諷刺的・誇張的に表現したものと見られる。Hermes自体はオープンなLLMシリーズで、コミュニティによるファインチューニングモデルとして知られる。MoAは複数モデルの意見を統合するアンサンブル手法であり、単体モデルの性能を直接比較するものではない点に注意が必要。