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Sakana AI lanza el sistema multiagente Fugu: puntuaciones que superan a GPT5.4 y Opus4.6
El sistema está diseñado como un sistema de orquestación de múltiples agentes, ofreciendo servicios en forma de API de modelo único compatible con el formato OpenAI, incluyendo Sakana Fugu Mini, optimizado para baja latencia, y Sakana Fugu Ultra, dirigido a tareas exigentes.
La arquitectura del producto se basa en los artículos Trinity y Conductor publicados por el equipo en ICLR 2026.
El núcleo del sistema es un modelo de lenguaje ligero de aprendizaje autónomo, que no depende de roles predefinidos por humanos ni de líneas de producción fijas, sino que llama dinámicamente a un grupo de modelos Worker y asigna tareas según la dificultad de la tarea.
El sistema también soporta escalado durante las pruebas y tiene capacidad de llamada recursiva adaptativa.
El modelo puede leer su propia salida previa como contexto, permitiéndole identificar defectos durante la ejecución y activar flujos de trabajo de corrección automática, y los usuarios pueden ajustar la profundidad de recursión como un eje de potencia computacional durante la inferencia.
Los datos de evaluación muestran que, en pruebas rigurosas de razonamiento y codificación, Sakana Fugu Ultra supera a los modelos únicos de vanguardia.
En las pruebas GPQAD, LCBv6 y SWEPro, Sakana Fugu Ultra obtuvo puntajes de 95.1, 93.2 y 54.2 respectivamente, superando a modelos insignia como GPT 5.4, Gemini 3.1 y Opus 4.6.