Sakana AIは、単一の基盤モデルとして機能する新しいマルチエージェント管理システム「Sakana Fugu」をリリースした。このシステムは、複雑な多段階タスクを専門化された言語モデル群へ動的に委譲し、モデル選定から対話、出力の統合までをOpenAI互換のAPI経由で内部的に管理する。このアーキテクチャは、ICLR 2026で発表された「Trinity」や「Conductor」システムなど、同社の学習型モデル調整研究に基づいている。

本製品は、コーディングや対話型サービス向けの高速・低遅延モデル「Fugu」と、AI研究やサイバーセキュリティ分析、特許調査といった高精度なワークフローを担う「Fugu Ultra」の2種で展開される。テストにおいてFugu Ultraは、エンジニアリング、科学、推論ベンチマークでGemini 3.1 Pro (high)、Opus 4.8 (max)、GPT 5.5 (xhigh) と同等以上の性能を示した。

Sakana AIは、特定のベンダーに依存せず、プロバイダーのアクセス制限に応じてエージェントを動的に切り替えられる設計を採用した。今後はオープンソースモデルや同社の独自モデルを追加し、調整機能とレジリエンスを強化する方針である。約500ユーザーによるベータプログラムを経て、現在サブスクリプションおよび従量課金プランで提供されており、長期セッションでの安定性や、自動化された研究・セキュリティ評価での有効性が確認されている。

Sakana AIは、単一の基盤モデルとして機能する新しいマルチエージェント管理システム「Sakana Fugu」をリリースした。このシステムは、複雑な多段階タスクを専門化された言語モデル群へ動的に委譲し、モデル選定から対話、出力の統合までをOpenAI互換のAPI経由で内部的に管理する。このアーキテクチャは、ICLR 2026で発表された「Trinity」や「Conductor」システムなど、同社の学習型モデル調整研究に基づいている。

本製品は、コーディングや対話型サービス向けの高速・低遅延モデル「Fugu」と、AI研究やサイバーセキュリティ分析、特許調査といった高精度なワークフローを担う「Fugu Ultra」の2種で展開される。テストにおいてFugu Ultraは、エンジニアリング、科学、推論ベンチマークでGemini 3.1 Pro (high)、Opus 4.8 (max)、GPT 5.5 (xhigh) と同等以上の性能を示した。

Sakana AIは、特定のベンダーに依存せず、プロバイダーのアクセス制限に応じてエージェントを動的に切り替えられる設計を採用した。今後はオープンソースモデルや同社の独自モデルを追加し、調整機能とレジリエンスを強化する方針である。約500ユーザーによるベータプログラムを経て、現在サブスクリプションおよび従量課金プランで提供されており、長期セッションでの安定性や、自動化された研究・セキュリティ評価での有効性が確認されている。