Японский стартап Sakana AI представил Fugu — систему мультиагентной оркестрации. Флагманская версия Fugu Ultra, по утверждению компании, сопоставима по качеству с моделями Anthropic Fable и Mythos, доступ к которым ограничен экспортными правилами.

Как устроен Fugu

Fugu — большая языковая модель, которая обращается к пулу других моделей-агентов и может рекурсивно вызывать саму себя. Пользователь отправляет один запрос, а выбор исполнителя, делегирование и сведение результата система берёт на себя.

Продукт поставляется в двух вариантах через единый API, совместимый с OpenAI. Базовый Fugu рассчитан на повседневные задачи и меньшую задержку; флагманский Fugu Ultra координирует более широкий пул агентов для сложных сценариев — например, исследований в области ИИ и анализа кибербезопасности.

Запуск состоялся после того, как 12 июня Anthropic приостановила доступ к Fable 5 и Mythos 5: американская директива об экспортном контроле сослалась на национальную безопасность и закрыла доступ иностранным гражданам.

Ставка на суверенный ИИ

Команда Sakana AI утверждает, что зависимость государства или бизнеса от ИИ единственного поставщика в критически важных системах — это «существенная уязвимость», и что угроза уже перешла из теории в практику.

«Как мы видели на примере недавних экспортных ограничений для моделей вроде Fable и Mythos, доступ может исчезнуть за одну ночь. Коллективный интеллект — практическая защита от такой концентрации власти. Поскольку Fugu оркестрирует пул взаимозаменяемых агентов, он просто обходит ограничения поставщиков. Оркестрируя модели всего мира, мы предлагаем устойчивый проект, необходимый для настоящего суверенитета в сфере ИИ», — заявили в компании.

Бенчмарки: результат неоднозначный

Sakana сравнила Fugu с Fable 5, Mythos Preview, Gemini 3.1 Pro, GPT 5.5 и Opus 4.8. Полного превосходства не вышло: Fugu Ultra лидировал в четырёх тестах из восьми, включая LiveCodeBench (93,2) и GPQA-D (95,5). Fable 5 победил в трёх — в SWEBench Pro (80,0 против 73,7 у Fugu Ultra), а также в SciCode и Humanity’s Last Exam; Opus 4.8 оказался впереди в CTI-REALM. В сравнении с Mythos Preview Fugu Ultra выиграл все общие бенчмарки, но с отрывом менее одного пункта.

Компания также показала прикладные демонстрации. В тесте автономного машинного обучения Fugu Ultra провёл более 100 экспериментов за 14 часов на одном GPU H100 и, по словам команды, показал лучший средний результат среди всех базовых моделей. Другие демонстрации касались трейдинга, шахмат и дизайна.

Источник: BeInCrypto