Японская лаборатория запустила бета-тестирование Sakana Fugu — своего первого международного коммерческого продукта.
Это система-оркестратор, которая динамически собирает команду из GPT-5, Gemini, Claude и опенсорсных моделей и распределяет между ними подзадачи.
🟡Fugu основан на предыдущих работах Sakana - Conductor и TRINITY.
В Conductor обучили 7B-модель через RL: на каждом шаге она решает, какого агента вызвать, какую подзадачу ему сформулировать и какие предыдущие сообщения передать в контекст. Говоря проще - мелкая модель работает мета-промпт-инженером для больших.
На простых вопросах Conductor отвечает за один проход, а на сложных задачах сам выстраивает цепочку "планировщик — исполнитель — верификатор".
Дополнительно метод способен делать рекурсивный самовызов: модель читает собственный инференс, определяет, что первая попытка провалилась, и запускает корректирующий рабочий процесс.
🟡Тесты
Сама по себе модель-дирижёр (которая на 7B) в тестах показал 83,9% на LiveCodeBench и 87,5% на GPQA-Diamond, обогнав не только модели из своего весового пула, но и мультиагентные бейзлайны Mixture-of-Agents (тут правда только по стоимости, но обогнала).
В коммерческой версии методы доработаны: fugu-ultra выбила 95,1% на GPQA Diamond (против 94,4% у Gemini 3.1 и 92,7% у Opus 4.6), 93,2% на LiveCodeBench v6 и 54,2% на SWE-Pro.
Доступ к Fugu через API, совместимый с форматом OpenAI. В линейке 2 модели: скоростная Fugu Mini для быстрых ответов и Fugu Ultra с полным пулом для тяжёлого ризонинга. Заявки на бета-тест уже принимаются.
Conductor и TRINITY приняты на ICLR 2026.
🟡Статья
🟡Arxiv
@ai_machinelearning_big_data
#AI #ML #LLM #Orchestration #FUGU #SakanaAi