Sakana AI Fugu Max және Fugu Ultra v2 – Sakana Fugu отбасының екі жаңа моделін шығарды. Fugu – бұл жай ғана бір модель емес, ол бір API арқылы көптеген басқа модельдер арасында тапсырмаларды бөлетін оқытылған оркестратор. Fugu Max ең жақсы нәтиже алу үшін, ал Fugu Ultra v2 күрделі көпсатылы тапсырмаларды шешуде ең жоғары өнімділікке бағытталған. Екі модель де Sakana-ның OpenAI API-мен үйлесімді түрде қолжетімді. Өзіндік орналастыру үшін ашық салмақтар жоқ және Sakana ЕО/ЕЭП-де қызмет ұсынбайды.
Sakana тапсырманы екі осьті деп қарастырады: нақты жұмыс жүктемелері қабілет пен құн бойынша бірге бағаланады. Парето шекарасында сапаны арттыру қымбатқа түседі, ал бағаны төмендету сапаның жоғалуына әкеледі. Fugu Max және Fugu Ultra v2 бір оркестрация архитектурасына ие – тек оңтайландыру мақсаттары бойынша ерекшеленеді. Шығару тез жүреді: Fugu сәуірде бета нұсқасында шықты, маусымда жалпы қолжетімділікке жетті, ал шілдеде Fugu-Cyber және Claude Code интерфейсін алды.
Техникалық есепке сәйкес, Fugu модельдері негізінен тілдік модельдер болып табылады: олар сұранысты оқып, оған агенттік құрылым жасайды. Оқыту ірі масштабты қосымша баптау, эволюциялық алгоритмдер және күшейту арқылы оқытуды біріктіреді. Жүйе ICLR 2026 екі мақаласына сүйенеді: TRINITY жеңіл эволюцияланған координаторды пайдаланады, ол қадамдар бойынша Ойлаушы, Жұмысшы немесе Тексеруші рөлдерін тағайындайды, ал Conductor табиғи тілдегі координация стратегияларын ашу үшін күшейту арқылы оқытылады.
Fugu Max Fugu оркестрациялай алатын модельдер жиынтығын кеңейтеді, ашық салмақтар мен арнайы модельдерді қосады, NVIDIA-мен ынтымақтастық арқасында NVIDIA Nemotron отбасын қосады. Әрбір тапсырма оны шеше алатын ең үнемді модельге бағытталады. Бағалар: 1 млн кіріс токеніне $2 және 1 млн шығыс токеніне $6 – Sonnet 5, GPT 5.6 Terra және Kimi K3-ке қарағанда 40–60% төмен. Fugu Max алты бенчмаркте ең жақсы жалпы нәтижені көрсетеді (Terminal Bench 2.1, GPQA Diamond, AA-LCR, GDP.pdf, AutomationBench және SWEFish) және шығын-нәтиже шекарасын 10-ның 7-інде кеңейтеді. SWEFish – Sakana-ның ішкі бенчмаркі, бағдарламалау бойынша өз тапсырмаларында жасалған, сондықтан оның нәтижесі жеткізушінің сигналы ретінде қарастырылуы керек.
Ұқсас мақалалар
