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 presenta como una cobertura frente a los controles de exportación que bloquearon Fable y Mythos.
Sakana Fugu orquesta modelos
El laboratorio de Tokio lanzó Fugu y un nivel superior Fugu Ultra el 22 de junio, ambos accesibles a través de un único endpoint compatible con OpenAI, lo confirmó. Según la solicitud, responde a una tarea por sí solo o reúne un equipo de otros sistemas.
El modelo luego ejecuta por su cuenta las comprobaciones y la síntesis.
Fugu es en sí mismo un modelo de lenguaje.
Entrenado para llamar a agentes desde un conjunto intercambiable, incluso puede invocar 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 concretos para cumplir normas de privacidad. Fugu Ultra, en cambio, persigue la máxima calidad de respuesta en problemas largos como la reproducción de artículos y el 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 benchmark que la empresa 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 ejecución.
La compañía afirma que esas puntuaciones están al nivel de Fable 5 y Mythos Preview, y su propia tabla muestra al orquestador terminando primero en 10 de las 11 filas publicadas.
No todos los testers quedaron convencidos. El investigador de IA Ethan Mollick escribió que Fugu Ultra se ejecutó «increíblemente lento», con pruebas de programación rutinarias alargándose hasta 30 minutos y resultados que quedaban por detrás de Fable en uso real. El jefe de Box, Aaron Levie, fue más favorable y calificó el enrutamiento por una sola API de cada tarea al modelo más adecuado como un avance en cómo se construye la IA aplicada.
Otros señalaron el precio, ya que la orquestación puede apilar costes de tokens muchas veces superiores a llamar directamente a un único modelo de frontera en una tarea comparable. Sakana presenta el diseño basado en conjunto como un seguro frente a que cualquier proveedor se quede a oscuras, 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, que fue 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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