Das Tokioter KI-Labor Sakana AI hat am 11. September 2026 zwei neue Modelle vorgestellt: Fugu Max und Fugu Ultra v2. Beide setzen nicht auf ein einzelnes trainiertes Netz, sondern auf eine lernende Orchestrierung, die Aufgaben dynamisch an einen Pool spezialisierter Modelle verteilt – ausgeliefert über einen einzigen, OpenAI-kompatiblen Endpunkt.
Ein Multi-Agenten-System als ein Modell
Sakana beschreibt Fugu als „Multi-Agenten-System, ausgeliefert als ein Modell“. Statt sich auf ein einzelnes proprietäres Spitzenmodell zu stützen, koordiniert die Architektur einen austauschbaren Pool aus offenen und spezialisierten Modellen und leitet jede Aufgabe an das schlankeste Modell weiter, das sie lösen kann. Technisch beruft sich das Labor auf zwei ICLR-2026-Arbeiten namens TRINITY und Conductor. Fugu Ultra v2 verarbeitet Text, Bilder und Dateien wie PDFs und bietet ein Kontextfenster von rund einer Million Token.
Günstiger als die Frontier-Konkurrenz
Fugu Max zielt auf Kosteneffizienz: zwei US-Dollar pro Million Eingabe- und sechs Dollar pro Million Ausgabe-Token. Das liege 40 bis 60 Prozent unter Modellen wie Sonnet 5, GPT 5.6 Terra oder Kimi K3, so der Anbieter. Fugu Ultra v2 ist dagegen auf maximale Leistung ausgelegt.
Benchmarks als Anbieterangabe
Die vorgelegten Bestwerte stammen von Sakana selbst und sind teils interne Messungen. Beim visuellen Test „Chartography“ nennt das Labor 48,3 Punkte für Fugu Ultra v2 gegenüber 27,3 für Anthropics Opus 5 und 29,5 für Fable 5. Unabhängige Prüfungen stehen aus – die Zahlen sind daher mit Vorsicht zu lesen.
Quelle: Sakana AI – Introducing Fugu Max and Fugu Ultra v2
