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Sakana AI lança sistema multiagente Fugu: desempenho supera GPT5.4 e Opus4.6
O sistema é posicionado como um sistema de orquestração de múltiplos agentes inteligentes, oferecendo serviço na forma de uma API de modelo único compatível com o formato OpenAI, incluindo o Sakana Fugu Mini, otimizado para baixa latência, e o Sakana Fugu Ultra, voltado para tarefas rigorosas.
A arquitetura do produto é baseada nos artigos Trinity e Conductor publicados pela equipe na ICLR 2026.
O núcleo do sistema é um modelo de linguagem leve de aprendizado autônomo, que não depende de papéis de equipe pré-definidos ou pipelines fixos, mas chama dinamicamente pools de modelos Worker e distribui tarefas de acordo com a dificuldade da missão.
O sistema também suporta escalonamento durante testes, possuindo capacidade de chamada recursiva adaptativa.
O modelo consegue usar suas saídas anteriores como contexto de leitura, permitindo identificar defeitos autonomamente durante a execução e iniciar fluxos de correção.
Os usuários podem ajustar a profundidade da recursão como um eixo de poder computacional durante a inferência.
Dados de avaliação mostram que, em testes de raciocínio rigoroso e codificação, o Sakana Fugu Ultra supera modelos únicos de ponta.
Nos testes GPQAD, LCBv6 e SWEPro, o Sakana Fugu Ultra obteve pontuações de 95,1, 93,2 e 54,2, respectivamente, superando modelos principais como GPT 5.4, Gemini 3.1 e Opus 4.6.