Токийская компания Sakana AI запустила Fugu, систему, которая обеспечивает производительность передовой модели искусственного интеллекта за счет динамической координации множества моделей одновременно. Вместо того, чтобы создавать одну гигантскую нейронную сеть, Fugu сама по себе является языковой моделью, обученной вызывать другие LLM из заменяемого «пула агентов», собирая команду специализированных моделей для каждой задачи и синтезируя их выходные данные с помощью единого API, совместимого с OpenAI.
Запуск, о котором пишут THE DECODER, MarkTechPost и MIT Sloan Management Review, представляет собой ставку на то, что следующий скачок в производительности ИИ может произойти не столько за счет простого масштаба, сколько за счет более разумной координации уже существующих моделей. Подробнее об этой истории — в нашем последние разработки в ИИ.
Одна модель, чтобы командовать всеми
Для пользователя Fugu ведет себя как единая модель. Под капотом он либо обрабатывает запрос самостоятельно, либо собирает команду специализированных моделей, управляя отбором, делегированием, проверкой и синтезом внутри компании. Sakana AI утверждает, что этот подход основан на более ранних разработках, таких как ALE-Agent, который занял 21-е место из 1000 экспертов-людей в соревновании по программированию с использованием методов оркестровки.
Компания выпускает два варианта. Базовая модель Fugu нацелена на низкую задержку и стабильную повседневную производительность при кодировании, проверке кода и сценариях использования чат-ботов, а также позволяет командам исключать определенных агентов из пула для обеспечения конфиденциальности или соответствия требованиям. Fugu Ultra создан для максимального качества ответов на сложные, многоэтапные задачи, такие как воспроизведение научных работ, анализ кибербезопасности, а также поиск патентов и литературы.
Заявления об эталонных тестах, которые привлекают внимание
Согласно результатам тестов, опубликованным Sakana AI, Fugu Ultra работает на одном уровне с Fable 5 и Mythos Preview от Anthropic по целому ряду тестов кодирования, рассуждения и научных исследований. Примечательно, что ни одна из антропных моделей на самом деле не входит в пул агентов Фугу, поскольку они не являются общедоступными, а это означает, что Фугу достигла сопоставимых результатов, используя другие модели.
Опубликованные цифры поражают. На SWE-Bench Pro Fugu Ultra набрал 73,7 балла, опередив Opus 4,8 с 69,2, Gemini 3.1 Pro с 54,2 и GPT 5,5 с 58,6. В TerminalBench 2.1 он набрал 80,2 балла против 82,1 балла в Opus 4.8. На LiveCodeBench он достиг 93,2 против 85,3 у GPT 5.5, а на последнем экзамене человечества он показал 50,0, превзойдя 49,8 у Opus 4.8 и 41,4 у GPT 5.5.
Реальные тесты рисуют неоднозначную картину
Первые практические обзоры были менее восторженными, чем тесты. Исследователь искусственного интеллекта Итан Моллик написал на X, что Fugu Ultra «невероятно медленный», его обычные тесты по кодированию занимают 30 минут и дают «хорошие» результаты, но на практике не дотягивают до Fable. Другой пользователь сообщил, что выполнил всю пятичасовую квоту по плану за 20 долларов с помощью одного запроса, в то время как разработчики Hacker News жаловались, что план за 200 долларов в месяц дает менее трех часов полезного времени в неделю.
Проверка кода стала ярким пятном, примерно соответствующим по качеству Opus 4.8 или GPT 5.5. Один очный тест показал, что Fugu Ultra выполнил задачу кодирования за 22 минуты за 7,32 доллара, что намного быстрее и дешевле, чем Opus 4.8 за 79 минут и 37,85 доллара, хотя рецензент предпочел результат Opus.
Sakana AI, основанная в Токио в 2023 году и поддерживаемая Nvidia, построила свою индивидуальность на исследованиях искусственного интеллекта, вдохновленных природой, используя эволюционные алгоритмы и идеи коллективного разума, чтобы добиться большей производительности от существующих моделей. Fugu распространяет эту философию на коммерческий рынок, превращая саму оркестровку в продукт. Компания также позиционирует систему для японской аудитории, обеспокоенной чрезмерной зависимостью от американских поставщиков, с двуязычным сайтом и ценами, ориентированными как на отдельных разработчиков, так и на корпоративные команды.
Защита от привязки к поставщикам
Помимо чистой производительности, Sakana AI позиционирует Fugu как средство защиты от зависимости от какого-либо отдельного поставщика ИИ. Компания указала на недавний экспортный контроль в США, который вывел модели Anthropic Fable и Mythos с зарубежных рынков, как на доказательство того, что доступ к ведущим системам может исчезнуть в одночасье.
«Для организации или страны полагаться на API-интерфейсы одной компании для критической инфраструктуры, финансов или управления является существенной уязвимостью», — написала Sakana AI в своем объявлении. Поскольку пул моделей Fugu полностью заменяем, система может перенаправиться на другие модели, если один поставщик отключится.
Аналитики предупреждают, что это не то же самое, что настоящий суверенитет. Производительность Fugu зависит от того, какие модели входят в его пул, и одновременное ограничение доступа несколькими ведущими провайдерами все равно ограничит его возможности. Компания также еще не раскрыла, насколько уровень оркестрации увеличивает использование и стоимость токенов. Тем не менее, поскольку передовые модели становятся геополитическими активами, а привязка к одному поставщику становится все более рискованной, Fugu предлагает предварительный обзор отрасли искусственного интеллекта, где координация может иметь такое же значение, как и возможности.
---
Будьте в курсе ИИПоследние новости, аналитика и прорывы в сфере ИИ — всё в одном месте.
Читать больше новостей об ИИ →
