La startup tokiota Sakana AI ha lanzado Fugu, un sistema que dirige un conjunto intercambiable de modelos de lenguaje para rivalizar con los restringidos modelos Fable y Mythos de Anthropic.
Puntos clave:
- Fugu de Sakana AI se ejecuta como un solo modelo pero coordina un conjunto de otros sistemas detrás de una única API.
- Fugu Ultra obtuvo 73,7 en la prueba de programación SWE-Bench Pro, superando a varios rivales de frontera.
- El diseño se plantea como una cobertura frente a los controles de exportación que dejaron fuera de alcance a Fable y Mythos.
Sakana Fugu orquesta modelos
El laboratorio de Tokio presentó Fugu y un nivel más pesado, Fugu Ultra, el 22 de junio, ambos accesibles a través de un único endpoint compatible con OpenAI, lo confirmó. Según la petición, responde solo a la tarea o reúne a un equipo de otros sistemas.
El modelo luego ejecuta por sí mismo las comprobaciones y la síntesis.
Fugu es en sí mismo un modelo de lenguaje.
Entrenado para invocar agentes desde un conjunto intercambiable, incluso puede llamar copias de sí mismo cuando un solo trabajo necesita más manos de las que un modelo puede aportar. El nivel base apunta a baja latencia para programación diaria, chat y herramientas como Codex, y permite a los equipos descartar agentes específicos para cumplir normas de privacidad. Fugu Ultra, en cambio, persigue la máxima calidad de respuesta en problemas largos como reproducción de artículos y análisis de seguridad, que un grupo de unas 500 personas beta probó en las últimas semanas.
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Mollick y Levie opinan
Las cifras de benchmarks que la firma publicó sitúan a Fugu Ultra en 73,7 en la prueba de programación SWE-Bench Pro, por delante de Opus 4.8, Gemini 3.1 Pro y GPT-5.5 en la misma corrida.
La empresa afirma que esas puntuaciones están al nivel de Fable 5 y Mythos Preview, y su propia tabla muestra al orquestador terminando en primer lugar en 10 de las 11 filas publicadas.
No todos los testers quedaron convencidos. El investigador de IA Ethan Mollick escribió que Fugu Ultra funcionó «increíblemente lento», con pruebas de programación rutinarias que se alargaban hasta 30 minutos y resultados que quedaban por detrás de Fable en uso real. El jefe de Box, Aaron Levie, fue más positivo y calificó el enrutamiento de cada tarea a través de una sola API hacia el modelo mejor adaptado como un avance en la forma de construir IA aplicada.
Otros señalaron el precio, ya que la orquestación puede acumular costes de tokens muchas veces superiores a llamar directamente a un único modelo de frontera en una tarea comparable. Sakana presenta el diseño de conjunto como un seguro frente a que cualquier proveedor quede inoperativo, señalando las nuevas restricciones de exportación sobre Fable y Mythos como el tipo de choque que puede cortar el acceso de la noche a la mañana.
Orígenes de Sakana AI
Sakana AI tomó forma en 2023 bajo Llion Jones, coautor del artículo de Google «Attention Is All You Need». David Ha, anteriormente responsable de investigación en Stability AI, se unió como cofundador. El laboratorio se hizo un nombre con la fusión evolutiva de modelos y la línea AI Scientist de investigación automatizada, y desde hace tiempo sostiene que conjuntos coordinados de modelos pueden superar a cualquier sistema único en los trabajos más difíciles y de larga duración.
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