Sakana AI выпустила Fugu Max, который сам подбирает модель под задачу
Fugu - линейка японской Sakana AI , построенная на оркестрации. Вместо одной большой модели запрос обслуживает набор разных, включая открытые и узкоспециализированные. Сентябрьский релиз компания подаёт как расширение границы «качество за деньги». Новой фундаментальной модели здесь нет. Fugu Max и Fugu Ultra v2 доступны с первого дня через тот же OpenAI -совместимый API, что и прошлые версии.
Запрос разбирается на части и уходит по адресам
Внутри Fugu координатор раздаёт участникам роли - один рассуждает, другой исполняет, третий проверяет результат. Задача динамически уходит на самую лёгкую модель, которая ещё способна её решить, и только сложные шаги достаются дорогим участникам пула. Отсюда и экономика. Sakana AI заявляет цену вывода на 40-60% ниже, чем у Sonnet 5, GPT 5.6 Terra и Kimi K3 при сопоставимом качестве.
Под всем этим лежат две работы, представленные на ICLR 2026. TRINITY описывает лёгкий эволюционный координатор, который управляет несколькими моделями в течение нескольких ходов. Conductor обучен через обучение с подкреплением и сам находит стратегии координации, формулируя их на естественном языке.
Шесть бенчмарков у Max и пять из восьми у Ultra v2
Fugu Max заявлен как лучший результат на шести тестах, включая Terminal Bench 2.1, GPQAD, AA-LCR и AutomationBench, и расширяет Парето-фронт «цена против качества» на семи бенчмарках из десяти. Fugu Ultra v2 берёт лучший или совместно лучший результат на пяти тестах из восьми и входит в первую двойку на семи.
Из конкретных цифр компания раскрывает немного. На Chartography, где модель разбирает графики и диаграммы, у Fugu Ultra v2 - 48,3 против 29,5 у Fable 5 и 27,3 у Opus 5. На DeepSWE, тесте реальной разработки, - 74,3. Остальные значения живут только на картинках-графиках и в тексте не продублированы, независимой проверки пока нет.
Fable 5 и GPT-6 Astra в пул Ultra v2 не входят
Sakana AI отдельно и жирным шрифтом оговаривает, что моделей Fable 5, Fable 5.1 и GPT-6-Astra в пуле Fugu Ultra v2 нет. Оговорка снимает главное подозрение к оркестраторам - что хорошие цифры получены перепродажей самых свежих фронтир-моделей под своей вывеской. Дата отсечки знаний у Ultra v2 - 28 августа.
Единственное семейство, которое компания называет прямо, - NVIDIA Nemotron, попавшее в пул после августовского партнёрства. Состав остального пула и логика маршрутизации закрыты намеренно, это прямо написано в ответах на вопросы.
Единый тариф Fugu Max против ступеньки у Ultra
Ценообразование у двух версий устроено по-разному, и это едва ли не главное практическое отличие:
- Fugu Max - одна ставка за миллион токенов независимо от длины контекста, отдельно тарифицируются веб-поиск и загрузка страниц;
- Fugu Ultra v2 - базовая ставка до 272 тысяч токенов контекста и удвоенная после этого порога;
- подписки трёх уровней с лимитами, кратными базовому;
- оплата по факту обслуживается приоритетнее, чем токены месячных планов.
Переход с обычного Fugu на новые версии Sakana AI описывает как замену одного параметра в строке. SDK и обвязку менять не нужно, эндпоинт тот же.
Что стоит проверить до подключения
Три вещи в релизе Sakana AI ограничивают применение сильнее, чем цифры бенчмарков. Сервис недоступен в ЕС и ЕЭЗ, компания ссылается на незавершённую работу по GDPR. Обучение на пользовательских данных включено по умолчанию, отключается вручную в консоли. Пулы Max и Ultra зафиксированы, исключить из них конкретную модель можно только в базовом Fugu через настройки.
Скорость как плата за качество
У Fugu Ultra v2 приоритет отдан качеству ответа за счёт времени отклика - компания признаёт это открыто. Для интерактивных сценариев такой размен работает плохо, для длинных автономных прогонов не важен вовсе. В примерах Sakana AI система работает над одной задачей часами.
Пул моделей компания обещает обновлять примерно через две недели после публичного выхода любой новой фронтир-модели. Именно этот срок и будет главной проверкой подхода. Оркестратор живёт ровно столько, сколько его создатель успевает переучивать координатора под новых участников.
