Внутри есть модели-советники и главная модель.
Модели-советники читают задачу и дают приватные заметки: как подойти к решению, где могут быть ошибки, что стоит проверить. Пользователь их не видит, инструменты они не вызывают.
Главная модель получает эти заметки, собирает финальный ответ и уже сама работает как обычный Hermes: вызывает tools, продолжает
/goal, пишет результат в чат.На HermesBench связка
Claude Opus 4.8 + GPT-5.5 дала результат выше, чем каждая модель отдельно: примерно +8% к Opus 4.8 и +11% к GPT-5.5.Цена тоже растет: один шаг агента превращается в несколько вызовов моделей. Поэтому MoA больше подходит для сложных задач: архитектура, ревью, планирование, длинные исследования.
Начинается игра: кто лучше замиксует модели 💃
чат
