Sakana AI пуска Fugu Max и Fugu Ultra v2 за по-евтина и по-мощна оркестрация на множество агенти

Sakana AI пусна Fugu Max и Fugu Ultra v2 — 2 нови модела в семейството Sakana Fugu. Fugu не е единен базов модел. Това е обучен оркестратор, който разпределя работата между набор от други модели чрез 1 API. Новото издание настройва тази архитектура за 2 цели. Fugu Max е насочен към най-добрия резултат за всеки долар. Fugu Ultra v2 е насочен към най-високите възможности при сложни задачи с много стъпки.

Може ли да бъде внедрен? Да, като хостван API. И двата модела са достъпни още днес чрез OpenAI-съвместимия API на Sakana. Няма отворени тегла за самостоятелно хостване, а Sakana не предлага услугата в ЕС/ЕИП.

Защо Sakana представя това като проблем с 2 измерения

Аргументът на Sakana е директен. Реалните работни натоварвания се оценяват едновременно по възможности и цена. Изпращането на обикновено търсене на данни към модел с няколко трилиона параметъра е разхищение на средства. По-добрата система избира най-евтината инфраструктура, която все още може да реши задачата.

Екипът на Sakana описва това чрез границата на Парето. По тази граница по-високото качество струва повече, а намаляването на разходите води до загуба на качество. Fugu Max и Fugu Ultra v2 споделят 1 основна оркестрационна архитектура. Различава се само целта на оптимизацията.

Изданието следва бърз темп на развитие. Fugu влезе в бета през април, достигна общодостъпност през юни и добави Fugu-Cyber и интерфейс за Claude Code през юли.

Как работи оркестрацията на Fugu

Техническият доклад за Sakana Fugu описва моделите Fugu като езикови модели сами по себе си. Те прочитат заявка и в движение изграждат агентна структура за нея. Обучението съчетава мащабно дообучаване, еволюционни алгоритми и обучение с подкрепление.

Системата се основава на 2 статии от ICLR 2026. TRINITY използва лек еволюирал координатор, който разпределя ролите Мислител, Работник или Проверяващ между отделните ходове. The Conductor е обучен с обучение с подкрепление, за да открива стратегии за координация на естествен език и целенасочени подсказки.

Fugu Max: Повече модели, по-ниски разходи

Fugu Max разширява набора от модели, които Fugu може да оркестрира. Той добавя голям набор от модели с отворени тегла и специализирани модели. Това включва семейството NVIDIA Nemotron чрез сътрудничеството на Sakana с NVIDIA. Fugu Max насочва всяка задача към най-лекия модел, способен да я реши.

Екипът на Sakana съобщава следното:

• Цена: 2 долара за 1 млн. входни токена и 6 долара за 1 млн. изходни токена.
• Цена на изхода: с 40% до 60% по-ниска от тази на Sonnet 5, GPT 5.6 Terra и Kimi K3.
• Производителност: най-добър общ резултат в 6 бенчмарка: Terminal Bench 2.1, GPQA Diamond, AA-LCR, GDP.pdf, AutomationBench и SWEFish.
• Ефективност: разширява границата на съотношението цена–производителност в 7 от 10 бенчмарка.

Sakana поставя Fugu Max на разстояние от водещите модели при 2 до 6 пъти по-ниска цена. SWEFish е вътрешен бенчмарк на Sakana, изграден от собствени предизвикателства за програмиране. Приемайте този резултат като сигнал от доставчика.

Fugu Ultra v2: Повишаване на горната граница

Fugu Ultra v2 е насочен към сложни разсъждения, автономни изследвания и разработка на софтуер от цялостен стек. Най-големите му подобрения се проявяват при продължителни разсъждения върху визуални и структурирани данни.

• Chartography (визуално разсъждение и интерпретация на данни): 48.3 спрямо 27.3 за Opus 5 и 29.5 за Fable 5.
• DeepSWE (софтуерно инженерство в реалния свят): 74.3, пред модели с цена на токен, която е 3 до 5 пъти по-висока.
• Широчина: най-добър или с равен най-добър резултат в 5 от 8 бенчмарка: GDP.pdf, Chartography, SWEFish, DeepSWE и Toolathon.
• Последователност: сред първите 2 в 7 от 8 бенчмарка.

Fable 5, Fable 5.1 и GPT-6-Astra не са включени в набора от агенти на Fugu Ultra v2. Крайната дата на обучаващите данни на модела е 28 август 2026 г. Основното послание на Sakana е постигане на резултати на водещо ниво без зависимост от който и да е 1 патентован модел. Изследователският екип заявява, че това намалява излагането на блокиране към конкретен доставчик, отмяна на достъпа до API и внезапно прекратяване на услугата.

Интерактивно обяснение

Основни изводи

• Fugu Max струва 2/6 долара за 1 млн. входни/изходни токена и е насочен към максимален резултат за всеки долар.
• Fugu Max постига най-добрия общ резултат в 6 бенчмарка и разширява границата в 7 от 10.
• Fugu Ultra v2 постига 48.3 в Chartography и 74.3 в DeepSWE.
• Ultra v2 достига тези резултати без Fable 5, Fable 5.1 или GPT-6-Astra в своя набор.
• И двата модела са достъпни още днес чрез OpenAI-съвместим API, с превключване с 1 ред за съществуващите потребители.

---

Разгледайте техническите подробности и страницата на проекта. Също така можете да ни последвате в Twitter и не забравяйте да се присъедините към нашия ML SubReddit с над 150 хил. членове и да се абонирате за нашия бюлетин. Чакайте! В Telegram ли сте? Сега можете да се присъедините към нас и в Telegram.

Имате нужда от партньор за популяризиране на вашето GitHub хранилище ИЛИ страница в Hugging Face, ИЛИ представяне на продукт, ИЛИ уебинар и т.н.? Свържете се с нас