Sakana AI, con sede a Tokyo, ha lanciato Fugu, un sistema che offre le prestazioni di un modello di intelligenza artificiale di frontiera coordinando dinamicamente più modelli contemporaneamente. Piuttosto che costruire una gigantesca rete neurale, Fugu è esso stesso un modello linguistico addestrato per chiamare altri LLM da un "pool di agenti" scambiabile, assemblando un team di modelli specializzati per ciascuna attività e sintetizzando il loro output attraverso un'unica API compatibile con OpenAI.
Il lancio, coperto da THE DECODER, MarkTechPost e MIT Sloan Management Review, rappresenta una scommessa sul fatto che il prossimo salto nelle prestazioni dell’intelligenza artificiale potrebbe derivare meno da una scala grezza e più da un coordinamento più intelligente dei modelli già esistenti. Per maggiori informazioni su questa storia, consulta la nostra tendenze IA.
Un modello per comandarli tutti
Per l'utente, Fugu si comporta come un unico modello. Dietro le quinte, gestisce una richiesta da solo o riunisce un team di modelli specializzati, gestendo internamente la selezione, la delega, il controllo e la sintesi. Sakana AI afferma che l’approccio si basa su lavori precedenti come il suo ALE-Agent, che si è piazzato al 21° posto su 1.000 esperti umani in una competizione di codifica utilizzando tecniche di orchestrazione.
L'azienda sta rilasciando due varianti. Il modello Fugu di base mira a bassa latenza e solide prestazioni quotidiane nei casi d'uso di codifica, revisione del codice e chatbot e consente ai team di escludere agenti specifici dal pool per motivi di privacy o conformità. Fugu Ultra è progettato per garantire la massima qualità di risposta a problemi complessi in più fasi, come la riproduzione di articoli scientifici, analisi di sicurezza informatica e ricerche di brevetti e letteratura.
Affermazioni sui benchmark che fanno girare la testa
Secondo i risultati dei benchmark pubblicati da Sakana AI, Fugu Ultra si comporta alla pari con Fable 5 e Mythos Preview di Anthropic in una serie di benchmark di codifica, ragionamento e scienza. In particolare, nessuno dei due modelli Anthropic è effettivamente nel pool di agenti di Fugu perché non sono disponibili al pubblico, il che significa che Fugu ha raggiunto punteggi comparabili utilizzando altri modelli.
I numeri pubblicati sono impressionanti. Su SWE-Bench Pro, Fugu Ultra ha ottenuto 73,7, davanti a Opus 4.8 a 69,2, Gemini 3.1 Pro a 54,2 e GPT 5.5 a 58,6. Su TerminalBench 2.1 ha ottenuto 80,2 contro 82,1 di Opus 4.8. Su LiveCodeBench ha raggiunto 93,2 contro 85,3 di GPT 5.5, e su Humanity's Last Exam ha registrato 50,0, superando 49,8 di Opus 4.8 e 41,4 di GPT 5.5.
I test nel mondo reale dipingono un quadro eterogeneo
Le prime revisioni pratiche sono state meno entusiaste dei benchmark. Il ricercatore di intelligenza artificiale Ethan Mollick ha scritto su X che Fugu Ultra è "incredibilmente lento", con i suoi soliti test di codifica che richiedono 30 minuti e risultati che erano "buoni" ma nella pratica non erano all'altezza di Fable. Un altro utente ha riferito di aver superato l'intera quota di cinque ore del piano da $ 20 con un solo messaggio, mentre gli sviluppatori di Hacker News si sono lamentati del fatto che il piano da $ 200 al mese produce meno di tre ore settimanali di tempo utilizzabile.
Le revisioni del codice sono emerse come un punto positivo, raggiungendo all'incirca la qualità di Opus 4.8 o GPT 5.5. Un test testa a testa ha mostrato che Fugu Ultra ha completato un'attività di codifica in 22 minuti per $ 7,32, molto più veloce ed economico dei 79 minuti e $ 37,85 di Opus 4.8, sebbene il revisore preferisse l'output di Opus.
Sakana AI, fondata a Tokyo nel 2023 e sostenuta da Nvidia, ha costruito la propria identità sulla ricerca sull’intelligenza artificiale ispirata alla natura, utilizzando algoritmi evolutivi e idee di intelligenza collettiva per ottenere maggiori prestazioni dai modelli esistenti. Fugu estende questa filosofia al mercato commerciale, trasformando l'orchestrazione stessa in un prodotto. L'azienda sta inoltre posizionando il sistema per un pubblico giapponese preoccupato per l'eccessiva dipendenza dai fornitori statunitensi, con un sito bilingue e prezzi rivolti sia ai singoli sviluppatori che ai team aziendali.
Una copertura contro il vincolo del fornitore
Al di là delle prestazioni grezze, Sakana AI propone Fugu come salvaguardia contro la dipendenza da ogni singolo fornitore di intelligenza artificiale. L’azienda ha indicato i recenti controlli sulle esportazioni statunitensi che hanno ritirato i modelli Fable e Mythos di Anthropic dai mercati esteri come prova che l’accesso ai migliori sistemi può svanire da un giorno all’altro.
"Per un'organizzazione o una nazione, fare affidamento sulle API di una singola azienda per infrastrutture critiche, finanza o governance è una vulnerabilità materiale", ha scritto Sakana AI nel suo annuncio. Poiché il pool di modelli di Fugu è completamente scambiabile, il sistema può reindirizzarsi ad altri modelli se un fornitore diventa oscuro.
Gli analisti avvertono che questa non è la stessa cosa della vera sovranità. Le prestazioni di Fugu dipendono da quali modelli si trovano nel suo pool e diversi fornitori importanti che limitano l'accesso contemporaneamente ridurrebbero comunque le sue opzioni. Inoltre, la società non ha ancora rivelato quanto il livello di orchestrazione aumenti l’utilizzo e i costi dei token. Tuttavia, poiché i modelli di frontiera diventano risorse geopolitiche e il vincolo verso un unico fornitore diventa sempre più rischioso, Fugu offre un’anteprima di un settore dell’intelligenza artificiale in cui il coordinamento può essere importante tanto quanto le capacità.
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