Sakana AI lancia Fugu per eguagliare i modelli di frontiera senza rischi di esportazione

La startup di Tokyo Sakana AI ha rilasciato Fugu il 22 giugno, raggruppando più modelli AI in un'unica API che, secondo l'azienda, eguaglia le prestazioni di Fable 5 e Mythos Preview di Anthropic.

“Il nostro modello ‘Fugu Ultra’ eguaglia le prestazioni di Fable e Mythos, offrendo capacità di frontiera senza il rischio di controlli all'esportazione”, ha scritto Sakana AI in un post su X.

Secondo il rilascio, Fugu è un orchestratore addestrato che determina quando rispondere a una query in modo indipendente e quando delegare componenti di un lavoro a modelli specializzati da fonti esterne. Supervisiona internamente la selezione del modello, l'allocazione dei compiti e la sintesi della risposta.

Sakana Fugu ha due livelli:

• Fugu.
• E Fugu Ultra.

Fugu è progettato per l'uso quotidiano, come carichi di lavoro di codifica, chat e revisione del codice. Il modello privilegia una latenza inferiore. Fugu Ultra gestisce problemi più complessi e multi-step coordinando un pool più ampio di agenti esperti. Gli utenti possono accedere ai modelli Fugu tramite un'unica API compatibile con OpenAI.

Presentazione di Sakana Fugu: Un intero sistema di orchestrazione multi-agente accessibile tramite un'unica API di modelli.

Il nostro modello ‘Fugu Ultra’ eguaglia le prestazioni di Fable e Mythos, offrendo capacità di frontiera senza il rischio di controlli all'esportazione.

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— Sakana AI (@SakanaAILabs) giugno 22, 2026

Fugu Ultra si posiziona come alternativa ai modelli soggetti a restrizioni all'esportazione

Sakana ha pubblicato tabelle di benchmark che mostrano come Fugu Ultra, Fable 5 e Mythos Preview si confrontino in termini di codice, pensiero, scienza e compiti agentic. L'azienda ha chiarito che né Fable 5 né Mythos Preview fanno parte del pool di agenti di Fugu perché al pubblico non è consentito vederli.

Alcuni paesi non possono accedere ai migliori modelli di IA americani a causa dei controlli all'esportazione, ed è questo uno dei motivi per cui Sakana ha proceduto con il lancio di Fugu.

“Fugu sta spalla a spalla con modelli leader come Fable e Mythos attraverso i benchmark ingegneristici, scientifici e di ragionamento più rigorosi del settore”, ha scritto l'azienda su X. Il post ha ottenuto oltre 29.000 like e ~7.600 condivisioni entro poche ore.

Tokyo stava spingendo per ridurre la dipendenza dai fornitori di IA stranieri. Il Ministro Digitale giapponese Hisashi Matsumoto ha avvertito all'inizio di questo mese che il paese rischiava di diventare una “colonia dell'IA” senza uno sviluppo domestico più rapido. All'interno del Partito Liberal Democratico al governo, il segretario generale Akihisa Shiozaki ha sostenuto a maggio che il Giappone dovrebbe privilegiare la diversificazione dei fornitori di IA rispetto alla costruzione di sistemi sovrani da zero.

Sakana non ha addestrato un singolo enorme modello di base AI per competere direttamente con le aziende americane. La startup giapponese ha creato uno strato di routing che vede le diverse fonti come parti intercambiabili. Se un servizio AI limita l'accesso, il sistema passerà a un altro fornitore.

Sakana AI ha pubblicato lavoro peer-reviewed sull'orchestrazione di modelli appresi, inclusi due articoli intitolati Trinity e Conductor. I documenti di ricerca supportano l'approccio di Fugu.

L'azienda ha eseguito un programma beta con circa 500 utenti prima del lancio pubblico. Un ingegnere del software citato nel rilascio ha dichiarato che Fugu Ultra “fornisce risposte complete e trova i bug che altri trascurano” durante la revisione del codice, evidenziando oltre 20 problemi dove gli strumenti concorrenti ne hanno segnalati circa tre.

Il governo giapponese ha sostenuto gli sforzi nazionali sull'IA con sovvenzioni e finanziamenti per le infrastrutture. SoftBank, Sakura Internet e i produttori locali di chip hanno ricevuto sostegno governativo per costruire capacità di calcolo e modelli locali. Tokyo si è anche unita alla Genesis Mission di Washington con un impegno di investimento di 1 miliardo di dollari in cinque anni nell'IA, annunciato a giugno.

Sakana ha chiarito che nei loro confronti delle prestazioni, le metriche per i modelli non-Fugu si basano rigorosamente sui dati auto-dichiarati dai rispettivi creatori e non sono validate da entità neutrali di terze parti.