টোকিও-ভিত্তিক সাকানা এআই ফুগু চালু করেছে, এমন একটি সিস্টেম যা একটি ফ্রন্টিয়ার এআই মডেলের পারফরম্যান্স সরবরাহ করে একযোগে অনেকগুলি মডেলকে গতিশীলভাবে সমন্বয় করে। একটি বিশাল নিউরাল নেটওয়ার্ক তৈরি করার পরিবর্তে, ফুগু নিজেই একটি ভাষা মডেল যা একটি অদলবদলযোগ্য "এজেন্ট পুল" থেকে অন্যান্য LLM-কে কল করার জন্য প্রশিক্ষিত, প্রতিটি কাজের জন্য বিশেষ মডেলের একটি দলকে একত্রিত করে এবং একটি একক OpenAI- সামঞ্জস্যপূর্ণ API এর মাধ্যমে তাদের আউটপুট সংশ্লেষ করে।
দ্য ডিকোডার, মার্কটেকপোস্ট এবং এমআইটি স্লোন ম্যানেজমেন্ট রিভিউ দ্বারা আচ্ছাদিত এই লঞ্চটি একটি বাজির প্রতিনিধিত্ব করে যে AI পারফরম্যান্সের পরবর্তী লাফটি কাঁচা স্কেল থেকে কম এবং ইতিমধ্যে বিদ্যমান মডেলগুলির স্মার্ট সমন্বয় থেকে আরও বেশি হতে পারে। For more context on this story, see our ongoing artificial intelligence updates.
তাদের সকলকে আদেশ করার জন্য একটি মডেল
ব্যবহারকারীর কাছে, ফুগু একটি একক মডেলের মতো আচরণ করে। হুডের অধীনে, এটি হয় নিজেরাই একটি অনুরোধ পরিচালনা করে বা অভ্যন্তরীণভাবে নির্বাচন, প্রতিনিধি দল, চেকিং এবং সংশ্লেষণ পরিচালনা করে বিশেষ মডেলের একটি দলকে একত্রিত করে। সাকানা এআই বলেছেন যে পদ্ধতিটি তার ALE-এজেন্টের মতো আগের কাজের উপর ভিত্তি করে তৈরি করে, যা অর্কেস্ট্রেশন কৌশল ব্যবহার করে কোডিং প্রতিযোগিতায় 1,000 মানব বিশেষজ্ঞদের মধ্যে 21 তম স্থান দেয়।
কোম্পানি দুটি ভেরিয়েন্ট প্রকাশ করছে। বেস ফুগু মডেলটি কোডিং, কোড পর্যালোচনা এবং চ্যাটবট ব্যবহারের ক্ষেত্রে কম লেটেন্সি এবং কঠিন দৈনন্দিন কার্যকারিতাকে লক্ষ্য করে এবং দলগুলিকে গোপনীয়তা বা সম্মতির জন্য পুল থেকে নির্দিষ্ট এজেন্টদের বাদ দিতে দেয়। ফুগু আল্ট্রা জটিল, বহু-পদক্ষেপের সমস্যা যেমন বৈজ্ঞানিক কাগজপত্র পুনরুত্পাদন, সাইবার নিরাপত্তা বিশ্লেষণ, এবং পেটেন্ট এবং সাহিত্য অনুসন্ধানের ক্ষেত্রে সর্বাধিক উত্তর মানের জন্য তৈরি করা হয়েছে৷
বেঞ্চমার্কের দাবি যা মাথা ঘুরিয়ে দেয়
সাকানা এআই প্রকাশিত বেঞ্চমার্ক ফলাফল অনুসারে, ফুগু আল্ট্রা কোডিং, যুক্তি এবং বিজ্ঞানের বেঞ্চমার্কের একটি পরিসর জুড়ে অ্যানথ্রপিকের ফেবেল 5 এবং মিথোস প্রিভিউ-এর সমান পারফর্ম করে। উল্লেখযোগ্যভাবে, নৃতাত্ত্বিক মডেলের কোনোটিই আসলে ফুগুর এজেন্ট পুলে নেই কারণ সেগুলি সর্বজনীনভাবে উপলব্ধ নয়, যার অর্থ ফুগু অন্যান্য মডেল ব্যবহার করে তুলনামূলক স্কোরে পৌঁছেছে।
প্রকাশিত সংখ্যাগুলি আকর্ষণীয়। SWE-Bench Pro-তে, Fugu Ultra স্কোর করেছে 73.7, Opus 4.8-এর থেকে 69.2-এ এগিয়ে, Gemini 3.1 Pro-এ 54.2, এবং GPT 5.5-এ 58.6। টার্মিনালবেঞ্চ 2.1-এ এটি 80.2 বনাম Opus 4.8 এর 82.1 স্কোর করেছে। LiveCodeBench-এ এটি GPT 5.5-এর 85.3-এর বিপরীতে 93.2-এ পৌঁছেছে, এবং Humanity's Last Exam-এ এটি 50.0 পোস্ট করেছে, Opus 4.8-এর 49.8 এবং GPT 5.5-এর 41.4-এর উপরে।
বাস্তব-বিশ্ব টেস্ট একটি মিশ্র ছবি আঁকা
প্রারম্ভিক হ্যান্ড-অন পর্যালোচনাগুলি বেঞ্চমার্কের তুলনায় কম উত্সাহী হয়েছে৷ এআই গবেষক ইথান মলিক X-তে লিখেছেন যে ফুগু আল্ট্রা "অবিশ্বাস্যভাবে ধীর", তার স্বাভাবিক কোডিং পরীক্ষায় 30 মিনিট সময় নেয় এবং ফলাফলগুলি "সূক্ষ্ম" কিন্তু অনুশীলনে ফেবেলের চেয়ে কম ছিল। অন্য একজন ব্যবহারকারী একক প্রম্পটের মাধ্যমে $20 প্ল্যানে পুরো পাঁচ-ঘণ্টার কোটা দিয়ে ফুঁ দেওয়ার কথা জানিয়েছেন, যখন হ্যাকার নিউজের ডেভেলপাররা অভিযোগ করেছেন যে $200-প্রতি-মাস পরিকল্পনাটি ব্যবহারযোগ্য সময় সপ্তাহে তিন ঘণ্টারও কম দেয়।
কোড পর্যালোচনাগুলি একটি উজ্জ্বল স্থান হিসাবে আবির্ভূত হয়েছে, যা প্রায় Opus 4.8 বা GPT 5.5 মানের সাথে মেলে। একটি হেড-টু-হেড পরীক্ষায় দেখা গেছে ফুগু আল্ট্রা 22 মিনিটের মধ্যে একটি কোডিং কাজ শেষ করেছে $7.32, Opus 4.8 এর 79 মিনিট এবং $37.85 এর চেয়ে অনেক দ্রুত এবং সস্তা, যদিও পর্যালোচক Opus-এর আউটপুট পছন্দ করেছেন।
সাকানা AI, টোকিওতে 2023 সালে প্রতিষ্ঠিত এবং Nvidia দ্বারা সমর্থিত, বিদ্যমান মডেলগুলি থেকে আরও কার্যক্ষমতা কমাতে বিবর্তনীয় অ্যালগরিদম এবং যৌথ-বুদ্ধিমত্তার ধারণাগুলি ব্যবহার করে প্রকৃতি-অনুপ্রাণিত AI গবেষণার উপর তার পরিচয় তৈরি করেছে। ফুগু সেই দর্শনকে বাণিজ্যিক বাজারে প্রসারিত করে, অর্কেস্ট্রেশনকে নিজেই একটি পণ্যে পরিণত করে। কোম্পানিটি একটি দ্বিভাষিক সাইট এবং স্বতন্ত্র বিকাশকারী এবং এন্টারপ্রাইজ দল উভয়ের লক্ষ্যে মূল্য নির্ধারণের সাথে মার্কিন সরবরাহকারীদের উপর অতিরিক্ত নির্ভরতা সম্পর্কে উদ্বিগ্ন জাপানি দর্শকদের জন্য সিস্টেমটি স্থাপন করছে।
বিক্রেতা লক-ইন বিরুদ্ধে একটি হেজ
কাঁচা কর্মক্ষমতার বাইরে, সাকানা এআই যেকোন একক এআই প্রদানকারীর উপর নির্ভরতা থেকে রক্ষার জন্য ফুগুকে পিচ করছে। সংস্থাটি সাম্প্রতিক মার্কিন রপ্তানি নিয়ন্ত্রণের দিকে ইঙ্গিত করেছে যা বিদেশী বাজার থেকে অ্যানথ্রপিকের রূপকথা এবং মিথোস মডেলগুলিকে টেনে এনেছে প্রমাণ হিসাবে যে শীর্ষ সিস্টেমগুলিতে অ্যাক্সেস রাতারাতি অদৃশ্য হয়ে যেতে পারে।
"একটি সংস্থা বা একটি জাতির জন্য, সমালোচনামূলক অবকাঠামো, অর্থ বা শাসনের জন্য একটি একক কোম্পানির API-এর উপর নির্ভর করা একটি উপাদানগত দুর্বলতা," সাকানা এআই তার ঘোষণায় লিখেছেন। যেহেতু ফুগুর মডেল পুলটি সম্পূর্ণ অদলবদলযোগ্য, একটি সরবরাহকারী অন্ধকার হয়ে গেলে সিস্টেমটি অন্য মডেলগুলিতে পুনরায় রুট করতে পারে।
বিশ্লেষকরা সতর্ক করেছেন যে এটি সত্যিকারের সার্বভৌমত্বের মতো নয়। Fugu এর কার্যকারিতা নির্ভর করে কোন মডেলগুলি তার পুলে বসে, এবং একাধিক শীর্ষ প্রদানকারী একবারে অ্যাক্সেস সীমাবদ্ধ করে তার বিকল্পগুলিকে সঙ্কুচিত করবে। সংস্থাটি এখনও প্রকাশ করেনি যে অর্কেস্ট্রেশন স্তরটি টোকেন ব্যবহার এবং খরচ কতটা বাড়িয়ে দেয়। তবুও, যেহেতু সীমান্ত মডেলগুলি ভূ-রাজনৈতিক সম্পদে পরিণত হয় এবং একক-বিক্রেতার লক-ইন ঝুঁকিপূর্ণ হয়ে ওঠে, ফুগু একটি AI শিল্পের একটি পূর্বরূপ অফার করে যেখানে সামর্থ্যের মতো সমন্বয় গুরুত্বপূর্ণ হতে পারে।
---
Stay Ahead of AIGet the latest AI news, analysis, and breakthroughs — all in one place.
Read more AI news →
