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 Fable e Mythos restritos da Anthropic.
Principais pontos:
- 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 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 só consegue oferecer. O nível básico visa baixa latência para programação do dia a dia, chat e ferramentas como Codex, e permite que equipes excluam agentes específicos para atender a regras de privacidade. Já o Fugu Ultra busca 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 execução.
A empresa afirma que essas pontuações estão no mesmo 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 se convenceu. O pesquisador de IA Ethan Mollick escreveu que o Fugu Ultra rodou de forma “incrivelmente lenta”, com testes de programação de rotina se arrastando por 30 minutos e resultados que ficavam atrás do Fable no uso real. O chefe da Box, Aaron Levie, soou mais positivo, chamando o roteamento de cada tarefa, via uma única API, para o modelo mais adequado de um passo à frente em como a IA aplicada é construída.
Outros chamaram atenção para o preço, já que a orquestração pode acumular 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, apontando 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 já 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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