Sakana AI uruchomiła Fugu Max i Fugu Ultra v2, dwa nowe modele, które działają jako orchestrator kierujący pracę między pulą innych modeli za pośrednictwem jednego API. Oba modele są już dostępne jako hosted API zgodne z interfejsem OpenAI, choć nie oferują open weights do samodzielnego wdrażania ani nie działają w UE/EEA.
Fugu nie jest tradycyjnym foundation modelm - to learned orchestrator, który inteligentnie decyduje, który model z dostępnej puli powinien obsługiwać konkretne zadanie. Nowe wydanie adresuje dwa różne cele. Fugu Max skupia się na najlepszej wydajności na dolar wydany, podczas gdy Fugu Ultra v2 dąży do maksymalnej wydajności w skomplikowanych zadaniach wieloetapowych. Sakana argumentuje, że rzeczywiste workloady powinny być oceniane jednocześnie pod kątem zdolności i kosztu - wysłanie prostego lookup do multybiliardowego modelu to marnowanie pieniędzy, lepiej wybrać najtańszą maszynerię, która potrafi rozwiązać zadanie. To podejście Sakana opisuje jako problem Pareto frontier, gdzie zysk w jakości kosztuje więcej, a oszczędność na kosztach zmniejsza jakość.
Wydanie Fugu Max i Ultra v2 jest kolejnym krokiem w szybkim tempie rozwoju. Fugu wszedł w beta w kwietnia, osiągnął dostępność ogólną w czerwcu, a w lipcu dodano Fugu-Cyber i interfejs Claude Code. Sakana Fugu funkcjonuje poprzez czytanie zapytania i budowanie scaffoldu agentycznego on-the-fly, co pozwala na elastyczne i efektywne routowanie pracy między modelami.