A startup de Tóquio Sakana AI lançou o Fugu, um sistema que orquestra 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 trancaram o acesso ao Fable e ao 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, ele confirmou. Dependendo da requisição, 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 ele mesmo um modelo de linguagem.
Treinado para chamar agentes de um conjunto intercambiável, ele pode até convocar cópias de si mesmo quando uma tarefa única exige mais “mãos” do que um modelo sozinho consegue fornecer. O nível base prioriza baixa latência para programação do dia a dia, conversa e ferramentas como Codex, e permite que equipes descartem agentes específicos para cumprir regras de privacidade. Já o Fugu Ultra busca 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 rodada.
A empresa diz 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 ficou convencido. O pesquisador de IA Ethan Mollick escreveu que o Fugu Ultra rodou “incrivelmente devagar”, com testes de programação rotineiros se arrastando por 30 minutos e uma saída que ficava atrás do Fable no uso real. O chefe da Box, Aaron Levie, soou mais positivo, chamando o roteamento de cada tarefa para o modelo mais adequado, via uma única API, de um avanço na forma como a IA aplicada é construída.
Outros apontaram o preço, já que a orquestração pode acumular 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 fornecedor ficar fora do ar, destacando as novas restrições 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 da Google “Attention Is All You Need”. David Ha, que foi líder de pesquisa na Stability AI, juntou-se a ele como cofundador. O laboratório construiu sua reputação 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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