Токійський стартап Sakana AI запустив Fugu — систему, що керує змінним пулом мовних моделей, аби конкурувати з обмеженими моделями Anthropic Fable та Mythos.
Ключові пункти:
- Fugu від Sakana AI працює як одна модель, але координує пул інших систем за єдиним API.
- Fugu Ultra набрала 73,7 на тесті програмування SWE-Bench Pro, обігнавши кількох фронтир‑суперників.
- Дизайн подається як хедж проти експортних обмежень, які відрізали доступ до Fable і Mythos.
Sakana Fugu оркеструє моделі
Токійська лабораторія розгорнула Fugu та потужніший рівень Fugu Ultra 22 червня, обидва доступні через один сумісний з OpenAI endpoint, як вона це підтвердила. Залежно від запиту, система виконує задачу самостійно або збирає «команду» з інших систем.
Потім модель самостійно виконує перевірки й синтез.
Fugu сама є мовною моделлю.
Навчена викликати агентів із змінного пулу, вона може навіть викликати свої копії, коли одне завдання потребує більше «рук», ніж може забезпечити одна модель. Базовий рівень орієнтований на низьку затримку для повсякденного коду, чату та інструментів на кшталт Codex і дозволяє командам відключати окремих агентів для дотримання правил конфіденційності. Натомість Fugu Ultra женеться за максимальною якістю відповідей на довгі завдання, такі як відтворення наукових статей і аналіз безпеки, які протягом останніх тижнів тестувала група з приблизно 500 бета‑користувачів.
Також читайте: Чи є розпродаж Anthropic Perp попередженням для криптоставок перед IPO?
Моллік і Леві висловлюються
Опубліковані компанією бенчмарки показали результат Fugu Ultra на рівні 73,7 у тесті SWE-Bench Pro, попереду Opus 4.8, Gemini 3.1 Pro та GPT-5.5 у тому ж прогоні.
Компанія стверджує, що ці бали відповідають рівню Fable 5 і Mythos Preview, а її власна таблиця показує, що оркестратор займає перше місце в 10 з 11 опублікованих рядків.
Не всіх тестерів це переконало. Дослідник AI Ітан Моллік написав, що Fugu Ultra працювала «неймовірно повільно»: типові тести з програмування розтягувалися до 30 хвилин, а результати в реальних умовах поступалися Fable. Генеральний директор Box Аарон Леві був прихильнішим, назвавши маршрутизацію кожного завдання до найвідповіднішої моделі через один API кроком уперед для прикладного AI.
Інші відзначили ціну, оскільки оркестрація може множити витрати на токени в рази порівняно з прямим викликом однієї фронтир‑моделі на подібне завдання. Sakana подає дизайн із пулом моделей як страховку на випадок, якщо будь‑який провайдер «погасне», звертаючи увагу на нові експортні обмеження щодо Fable і Mythos як на тип шоку, що може миттєво обірвати доступ.
Витоки Sakana AI
Sakana AI сформувалася у 2023 році під керівництвом Лліона Джонса, співавтора гуглівської роботи Google «Attention Is All You Need». Девід Ха, який раніше очолював дослідження в Stability AI, приєднався до нього як співзасновник. Лабораторія здобула ім’я завдяки еволюційному злиттю моделей і лінійці автоматизованих досліджень AI Scientist та давно стверджує, що скоординовані пули моделей можуть перевершити будь‑яку окрему систему в найскладнішій, довготривалій роботі.
Читати далі: Mane City Mobile виходить на iOS та Android у 100+ країнах