A startup de Tóquio Sakana AI lançou o Fugu, um sistema que coordena um conjunto intercambiável de modelos de linguagem para rivalizar com os modelos restritos Fable e Mythos da Anthropic.
Pontos-chave:
- O Fugu da Sakana AI roda como um único modelo, mas coordena um conjunto de outros sistemas por trás de uma única API.
- O Fugu Ultra marcou 73,7 no teste de programação SWE-Bench Pro, superando vários rivais de fronteira.
- O design é apresentado como uma proteção contra os controles de exportação que bloquearam o acesso ao Fable e ao Mythos.
Sakana Fugu orquestra modelos
O laboratório de Tóquio lançou o Fugu e um nível mais pesado, o Fugu Ultra, em 22 de junho, ambos acessíveis por um único endpoint compatível com OpenAI, ele confirmou. Dependendo da solicitação, ele responde a uma tarefa sozinho ou reúne uma equipe de outros sistemas.
O modelo então executa as checagens e a síntese por conta própria.
O Fugu é, em si, um modelo de linguagem.
Treinado para chamar agentes de um conjunto intercambiável, ele pode até convocar cópias de si mesmo quando um único trabalho precisa de mais “mãos” do que um modelo só consegue fornecer. O nível básico busca baixa latência para programação cotidiana, chat e ferramentas como o Codex, e permite que as equipes descartem agentes específicos para atender a regras de privacidade. Já o Fugu Ultra persegue a máxima qualidade de resposta em problemas longos, como reprodução de artigos e análise de segurança, que um grupo de cerca de 500 usuários beta testou nas últimas semanas.
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Mollick e Levie opinam
Números de benchmark que a empresa divulgou colocam o Fugu Ultra em 73,7 no teste de programação SWE-Bench Pro, à frente do Opus 4.8, Gemini 3.1 Pro e GPT-5.5 na mesma bateria.
A empresa diz que essas pontuações ficam no nível do Fable 5 e do Mythos Preview, e sua própria tabela mostra o orquestrador terminando em primeiro em 10 das 11 linhas publicadas.
Nem todo testador ficou convencido. O pesquisador de IA Ethan Mollick escreveu que o Fugu Ultra rodou “incrivelmente lento”, com testes de programação de rotina se arrastando por 30 minutos e saídas que ficaram atrás do Fable no uso real. O chefe da Box, Aaron Levie, soou mais favorável, chamando o roteamento de cada tarefa, via uma única API, para o modelo mais adequado de um avanço em como a IA aplicada é construída.
Outros chamaram atenção para o preço, já que a orquestração pode empilhar custos de tokens muitas vezes maiores do que chamar diretamente um único modelo de fronteira em uma tarefa comparável. A Sakana apresenta o design em pool como um seguro contra qualquer provedor sair do ar, apontando os novos controles de exportação sobre Fable e Mythos como o tipo de choque que pode cortar o acesso da noite para o dia.
Origens da Sakana AI
A Sakana AI tomou forma em 2023 sob Llion Jones, coautor do artigo “Attention Is All You Need” do Google. David Ha, que foi líder de pesquisa na Stability AI, juntou-se a ele como cofundador. O laboratório construiu seu nome em fusão evolutiva de modelos e na linha AI Scientist de pesquisa automatizada, e há muito defende que conjuntos coordenados de modelos podem superar qualquer sistema único nos trabalhos mais difíceis e de longa duração.
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