A startup de Tóquio Sakana AI lançou o Fugu, um sistema que coordena um conjunto intercambiável de modelos de linguagem para rivalizar com os restritos modelos 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 codificação SWE-Bench Pro, superando vários rivais de fronteira.
- O design é apresentado como proteção contra os controles de exportação que isolaram o Fable e o Mythos.
Sakana Fugu orquestra modelos
O laboratório em 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, como confirmou. Dependendo da solicitação, ele responde a uma tarefa sozinho ou reúne uma equipe de outros sistemas.
O modelo então executa as verificações 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 sozinho pode fornecer. O nível básico prioriza baixa latência para programação do dia a dia, chat e ferramentas como Codex, e permite que equipes descartem agentes específicos para atender a regras de privacidade. Já o Fugu Ultra busca a melhor 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 codificação SWE-Bench Pro, à frente de Opus 4.8, Gemini 3.1 Pro e GPT-5.5 na mesma rodada.
A empresa afirma que essas pontuações ficam no nível de Fable 5 e Mythos Preview, e sua própria tabela mostra o orquestrador terminando em primeiro em 10 das 11 linhas publicadas.
Nem todo testador se convenceu. O pesquisador de IA Ethan Mollick escreveu que o Fugu Ultra rodou de forma “incrivelmente lenta”, com testes de programação rotineiros 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 por uma única API, que envia cada tarefa ao modelo mais adequado, de um avanço para a forma 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 para uma tarefa comparável. A Sakana apresenta o design em pool como um seguro contra qualquer provedor sair do ar, ressaltando 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 a liderança de 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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