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Sakana AI 發布多智能體系統Fugu：跑分超越GPT5.4與Opus4.6
產品架構基於團隊在 ICLR 2026 發表的 Trinity 與 Conductor 論文。系統核心為一個自律學習的輕量級語言模型，無需依靠人工預設的團隊角色或固定流水線，而是根據任務難度動態調用 Worker 模型池並分配分工。系統同時支持測試時縮放，具備自適應遞歸調用能力。模型能夠將自身先前的輸出作為上下文進行讀取，從而在運行中自主識別缺陷並啟動糾錯工作流程，使用者可將遞歸深度作為推理時可調的算力軸。
評測數據顯示，在硬核推理與編碼基準測試中，Sakana Fugu Ultra 展現出超越前沿單模型的表現。在 GPQAD、LCBv6 與 SWEPro 測試中，Sakana Fugu Ultra 分別取得 95.1、93.2 和 54.2 的成績，表現優於 GPT 5.4、Gemini 3.1 以及 Opus 4.6 等主流旗艦單模型。