Il laboratorio di Tokyo Sakana AI ha presentato due nuovi modelli l’11 settembre 2026: Fugu Max e Fugu Ultra v2. Piuttosto che una singola rete addestrata, entrambi si affidano a un’orchestrazione appresa che indirizza dinamicamente i compiti a un pool di modelli specializzati – tutti serviti attraverso un endpoint compatibile con OpenAI.
Un sistema multi-agent consegnato come modello
Sakana descrive Fugu come “un sistema multi-agent, consegnato come un modello”. Invece di dipendere da un unico modello di frontiera proprietario, l’architettura coordina un pool swappable di modelli open-weight e specializzati, inviando ogni compito al modello più magra in grado di risolverlo. L’azienda fonda l’approccio in due documenti ICLR 2026, TRINITY e Conductor. Fugu Ultra v2 accetta testo, immagini e file come PDF e offre una finestra di contesto di circa un milione di gettoni.
Più economico dei rivali di frontiera
Fugu Max mira ad efficienza dei costi a due dollari USA per milione di gettoni di ingresso e sei dollari per milione di gettoni di uscita – che Sakana dice è 40 al 60 per cento sotto modelli come Sonnet 5, GPT 5.6 Terra e Kimi K3. Fugu Ultra v2, al contrario, è sintonizzato per la capacità di picco.
Benchmarks sono richieste di fornitori
I punteggi intestati provengono da Sakana stessa e sono metriche parzialmente interne. Sul test visivo “Chartography”, il laboratorio segnala 48.3 punti per Fugu Ultra v2 contro 27.3 per l’Opus 5 e 29.5 di Anthropic per Fable 5. La verifica indipendente è ancora in sospeso, quindi i dati devono essere letti con cautela.
Fonte: Sakana AI – Introduzione di Fugu Max e Fugu Ultra v2
