Hermes MoA 2.0 combina GPT, Claude e DeepSeek per superare qualsiasi singolo modello IA

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• Hermes MoA 2.0 coordina più grandi modelli di intelligenza artificiale in un unico framework, trasformando rivalità in collaborazione per migliorare performance e accuratezza.
• La versione v0.18.0, rilasciata il 1° luglio 2026, semplifica l'interfaccia con preset nel menu e integrazione su desktop, CLI, Telegram e Discord, attivando il team IA via /moa.
• I test interni mostrano miglioramenti consistenti ma aumentano i costi token; la strategia risponde anche a rischi geopolitici legati alla dipendenza da singoli fornitori.

Se i migliori modelli di intelligenza artificiale sul mercato iniziano a mostrare il fiato corto a causa di costi crescenti e blocchi geopolitici, la soluzione non è cercarne uno nuovo, ma far collaborare quelli che già usiamo. Il framework open-source Hermes Mixture of Agents 2.0 (MoA 2.0) permette di unire le forze di “rivali” storici come GPT-5.5, Claude Opus 4.8 e DeepSeek dentro un’unica interfaccia. I test interni dell’azienda mostrano che questo “lavoro di squadra” supera le prestazioni di ogni singolo software preso individualmente, trasformando un gruppo di assistenti accessibili in un super-sistema che ridefinisce le regole della produttività digitale.

• L'unione fa la forza (anche nel codice)
• Come funziona la nuova interfaccia virtuale
• Numeri, promesse e geopolitica
• Il conto da pagare e i dettagli tecnici

L’unione fa la forza (anche nel codice)

Il concetto alla base di Hermes MoA 2.0 ricorda molto le vecchie riunioni di condominio, ma con esiti decisamente più felici.

Invece di affidarsi a un unico cervello elettronico, l’architettura permette di configurare un comitato di esperti. Si scelgono alcuni modelli intelligenza artificiale di riferimento, i quali analizzano lo stesso problema in totale autonomia.

Successivamente, un modello chiamato aggregatore esamina le risposte, scarta gli errori, unisce i punti di forza e redige il testo finale.

Poiché i software hanno punti ciechi differenti, le sviste difficilmente coincidono. Il risultato finale è un testo o un codice più accurato di quello che si otterrebbe interrogando un solo servizio.

Come funziona la nuova interfaccia virtuale

Se la prima versione richiedeva passaggi complessi, l’aggiornamento 2.0, rilasciato nella sua veste definitiva il 1° luglio 2026 con la versione v0.18.0 (chiamata Judgment Release), cambia le carte in tavola.

Ora l’utente vede i vari preset direttamente nel menu di selezione, accanto alle icone classiche di GPT o Grok.

Il sistema è integrato nel client desktop, nella riga di comando e persino su canali come Telegram e Discord.

Insomma, quando si ha un compito particolarmente ostico, basta digitare il comando /moa seguito dalla tua richiesta.

Hermes attiva il team di IA per quella specifica domanda e poi riporta automaticamente al proprio modello standard, senza stravolgere il flusso di lavoro.

Numeri, promesse e geopolitica

I dati dichiarati da Nous Research sono espliciti. Nei test interni eseguiti sul benchmark proprietario HermesBench, un’accoppiata che vedeva GPT-5.5 e DeepSeek nel ruolo di analisti e Claude Opus 4.8 come aggregatore ha ottenuto un punteggio di 0,8202.

Si tratta di un balzo in avanti dell’8% rispetto a Opus usato da solo e dell’11% rispetto al singolo GPT-5.5.

C’è da dire che il benchmark non è ancora pubblico, quindi dobbiamo prendere questi numeri con il beneficio del dubbio fino alla pubblicazione della classifica ufficiale.

La scelta di lanciare questa tecnologia ora è figlia del contesto internazionale. Il blocco temporaneo di Fable 5 e Mythos 5 imposto ad Anthropic a metà giugno dalle autorità statunitensi ha dimostrato quanto sia rischioso dipendere da un unico fornitore.

Saper unire GPT e Claude diventa quindi una mossa strategica per non rimanere a piedi.

Il conto da pagare e i dettagli tecnici

L’efficienza ha un costo. Utilizzare Hermes MoA significa che ogni domanda consuma un quantitativo di token moltiplicato per il numero di IA coinvolte. Gli stessi sviluppatori suggeriscono di usare questo metodo solo per quel 10% di attività complesse dove la qualità è fondamentale.

Per fortuna, gli ingegneri hanno introdotto accorgimenti intelligenti: il sistema blocca i loop infiniti di risposte e mostra in chiaro il ragionamento di ogni singola IA prima della sintesi.

La scommessa per il futuro sembrerebbe proprio riuscire a fare la stessa cosa usando solo modelli open-source, azzerando le spese delle licenze proprietarie.