サカナAI、AIをまとめる新技術

Sakana AIは、Sakana Fuguファミリーの2つの新しいモデル、Fugu MaxとFugu Ultra v2をリリースしました。Fuguは単一の基盤モデルではありません。これは、1つのAPIの背後にある他のモデルのプール全体に作業をルーティングする、学習されたオーケストレーターです。この新しいリリースは、2つのミッションのためにそのアーキテクチャを調整しています。Fugu Maxは、1ドルあたりの最高の出力を目指します。Fugu Ultra v2は、困難な多段階タスクにおける最高の能力を目指します。展開可能でしょうか？はい、ホスト型APIとして利用できます。両モデルは本日よりSakana's OpenAI互換APIを通じて利用可能です。自己ホスト用のオープンウェイトは提供されておらず、SakanaはEU/EEAではこのサービスを提供していません。

なぜSakanaがこれを2軸の問題として捉えるのか

Sakanaの主張は直接的です。実際のワークロードは、能力とコストの両方で評価されます。単純なデータ検索を数兆パラメータのモデルに送ることは、お金の無駄です。より良いシステムは、タスクを解決できる最も安価な仕組みを選択します。SakanaチームはこれをPareto frontierで説明しています。そのフロンティア上では、品質を向上させるにはコストがかかり、コストを削減すると品質が低下します。Fugu MaxとFugu Ultra v2は、1つのコアオーケストレーションアーキテクチャを共有しています。最適化の目標のみが異なります。

このリリースは迅速なペースで続いています。Fuguは4月にベータ版に入り、6月に一般提供を開始し、7月にはFugu-CyberとClaude Codeインターフェースを追加しました。

Fuguオーケストレーションの仕組み

Sakana FuguのTechnical Reportは、Fuguモデルをそれ自体が言語モデルであると説明しています。これらはクエリを読み取り、その場でそれに対するagentic scaffoldを構築します。トレーニングは、大規模なfine-tuning、evolutionary algorithms、およびreinforcement learningを組み合わせています。このシステムは、2つのICLR 2026論文に基づいています。TRINITYは、ターンごとにThinker、Worker、またはVerifierの役割を割り当てる軽量の進化したコーディネーターを使用します。The Conductorは、自然言語の調整戦略と焦点を絞ったプロンプトを発見するためにreinforcement learningでトレーニングされます。

Fugu Max: より多くのモデル、より少ないコスト

Fugu Maxは、Fuguがオーケストレーションできるモデルのプールを広げます。これにより、大規模なオープンウェイトと特殊な