Sakana AI lance le système multi-agent Fugu : des performances dépassant GPT5.4 et Opus4.6

Goldfinch Finance rapporte que la société japonaise de recherche en IA Sakana AI a annoncé le lancement de son produit commercial phare Sakana Fugu, et ouvre les candidatures pour la bêta précoce.
Le système est positionné comme un système d'orchestration multi-agent, offrant un service sous la forme d'une API de modèle unique compatible avec le format OpenAI, comprenant le Sakana Fugu Mini optimisé pour une faible latence et le Sakana Fugu Ultra destiné aux tâches exigeantes.
L'architecture du produit est basée sur les articles Trinity et Conductor publiés par l'équipe à l'ICLR 2026.
Le cœur du système est un modèle de langage léger auto-apprenant, sans dépendre de rôles d'équipe prédéfinis ou de pipelines fixes, mais appelant dynamiquement un pool de modèles Worker et répartissant les tâches en fonction de la difficulté de la mission.
Le système supporte également la mise à l'échelle lors des tests, avec une capacité d'appel récursif adaptatif.
Le modèle peut lire ses propres sorties précédentes comme contexte, permettant une auto-identification des défauts en cours d'exécution et le lancement de workflows de correction.
Les utilisateurs peuvent ajuster la profondeur de récursion comme un paramètre de puissance de calcul lors de l'inférence.
Les données d'évaluation montrent qu'en matière de raisonnement intensif et de tests de codage, Sakana Fugu Ultra dépasse les performances des modèles uniques de pointe.
Lors des tests GPQAD, LCBv6 et SWEPro, Sakana Fugu Ultra a respectivement obtenu des scores de 95,1, 93,2 et 54,2, surpassant des modèles phares tels que GPT 5.4, Gemini 3.1 et Opus 4.6.
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