Sakana AI представила две новые модели семейства Fugu — Fugu Max и Fugu Ultra v2. Это не отдельные базовые модели, а обученные оркестраторы, которые распределяют задачи между разными моделями через единый API. Обе версии уже доступны как размещённый сервис, совместимый с API OpenAI.
Два измерения одной задачи
По мнению команды Sakana, реальные рабочие нагрузки оцениваются одновременно по двум параметрам — возможностям и стоимости. Отправка простого запроса на модель с триллионами параметров означает лишние расходы, поэтому система должна выбирать наиболее экономичный инструмент, способный справиться с задачей.
Fugu Max и Fugu Ultra v2 построены на единой архитектуре оркестрации, но оптимизированы под разные цели — экономичность и максимальную производительность соответственно.
Как работает оркестрация Fugu
Согласно техническому отчёту Sakana, модели Fugu самостоятельно анализируют запрос и на лету выстраивают агентную схему для его решения. Обучение сочетает масштабную тонкую настройку, эволюционные алгоритмы и обучение с подкреплением.
Система опирается на две научные работы, представленные на ICLR 2026: TRINITY использует лёгкий эволюционный координатор, распределяющий роли между агентами (мыслитель, исполнитель, проверяющий), а Conductor обучается методом RL находить эффективные стратегии координации на естественном языке.
Fugu Max и Fugu Ultra v2: разные цели
Fugu Max расширяет пул моделей, включая семейство NVIDIA Nemotron благодаря сотрудничеству с NVIDIA, и направляет задачи к самой экономичной модели, способной их решить. Стоимость составляет 2 доллара за миллион входных токенов и 6 долларов за миллион выходных — на 40–60% ниже, чем у Sonnet 5, GPT 5.6 Terra и Kimi K3, при лучших показателях на 6 из 10 бенчмарков.
Fugu Ultra v2 нацелен на сложные рассуждения, автономные исследования и полную разработку ПО. Модель набирает 48,3 балла на бенчмарке визуального анализа Chartography (против 27,3 у Opus 5 и 29,5 у Fable 5) и 74,3 на DeepSWE, опережая модели с ценой в 3–5 раз выше — при этом не используя в своём пуле Fable 5, Fable 5.1 и GPT-6-Astra.
Sakana AI выпустила Fugu Max и Fugu Ultra v2 — модели-оркестраторы, распределяющие задачи между пулом ИИ-моделей. Fugu Max ориентирован на лучшее соотношение цены и качества (2 доллара за 1M входных токенов, 6 долларов за выходные), показывая лучшие результаты на 6 из 10 бенчмарков. Fugu Ultra v2 нацелен на сложные задачи — визуальный анализ данных и разработку ПО, набирая 48,3 балла на Chartography и 74,3 на DeepSWE. Обе модели доступны через API, совместимый с OpenAI, без открытых весов для самостоятельного развёртывания.
