Sakana AI、「Fugu Max」「Fugu Ultra v2」をリリース

　Sakana AIは9月11日、AIモデルの統合管理システム「Fugu Max」および「Fugu Ultra v2」をリリースした。両モデルは、OpenAI互換APIを通じて同日より提供されている。既存のユーザーは、設定パラメータを1行変更するだけで新しいアーキテクチャへ移行できる。

　これらは異なるミッション向けに最適化されている。Fugu Maxは「可能な限り低いコストで、どのような成果を実現するか」を問いかけ、Fugu Ultra v2は「複雑で複数のステップからなるタスクにおいて、達成する能力とは何か」を問う。

　Sakana Fuguは、数か月でβ版からエンタープライズグレードの統合管理システムへと進化した。

• 4月（β版）：マルチエージェントの統合管理が統一された基盤モデルとして機能することを実証。
• 6月（一般提供開始およびFugu Ultra v1）：統合管理レイヤーがハードベンチマークにおいてクローズドフロンティアモデルに匹敵することを強調。
• 7月（Fugu-CyberとClaude Code Interface）：サイバーセキュリティやコーディング環境といった現実世界のワークフローに特化することを示す。
• 8月（Sakana ChatとNVIDIAのパートナーシップ）：消費者利用に対応する規模への拡張を実証し、NVIDIA Nemotronのオープンモデルの統合を開始。
• 9月（本日11日）：Fugu MaxとFugu Ultra v2をリリース。

　Fugu Maxは、NVIDIA Nemotronファミリーを含む多数のオープンウェイトモデルや特化型モデルを統合している。

　タスクを解決するための最も軽量なモデルへ動的にルーティングすることで、わずかなトークン消費で最先端レベルの結果を提供する。

　具体的な特徴は、下記の通り。

• パフォーマンス：Terminal Bench 2.1、GPQAD、AA-LCR、GDP.pdf、AutomationBench、およびSakana AI独自のコーディング課題とユースケースを反映した社内ベンチマークであるSWEFishを含む6つのベンチマークで最高の総合スコアを達成。
• コスト：入力100万トークンあたり2ドル、出力100万トークンあたり6ドルであり、Sonnet 5、GPT 5.6 Terra、Kimi K3より40〜60%低い。
• 効率性：10個のベンチマークのうち7個で、コストパフォーマンスのパレートフロンティアを拡大。

　Fugu Ultra v2は、複雑な推論やソフトウェア開発などにおいて出力品質を追求するモデル。Fable 5やGPT-6-Astraといった特定のモデルに依存せず、オープンモデルと専用モデルのプールを統合することで特定ベンダーによるロックインを回避する。概要は下記の通り。

• パフォーマンス：8つのベンチマークのうち5つ（GDP.pdf、Chartography、SWEFish、DeepSWE、Toolathon）で最高または最高タイのスコアを達成。
• 一貫性：8つのベンチマークのうち7つで上位2位に入り、幅広いエージェントタスクにおいて優れたパフォーマンスを発揮。
• フロンティア：Fugu UltraはFugu Maxとは異なる焦点を持ち、パフォーマンスの方向でパレート最適解を押し広げ、品質が最優先されるワークロード向けに、より高性能なオプションを提供。