Sakana AI 发布 Fugu Max 与 Fugu Ultra v2，主打多模型编排性价比
9 月 11 日，Sakana AI 发布多智能体编排系统 Sakana Fugu 的两个新版本：主打性价比的 Fugu Max 与旗舰 Fugu Ultra v2。官方核心主张是行业真正该卷的不是单个更大的模型，而是「能力 × 成本」的帕累托前沿——通过动态编排把静态的模型菜单变成可调度的系统。次日 Fugu Ultra v2 上线 OpenRouter，《日本经济新闻》报道称其通过组合多个 AI 模型协同工作再次达到世界最高性能水准。目前所有性能与成本说法均来自官方、转发帖与媒体报道，尚无独立评测佐证，值得后续跟踪验证。
已确认
- 两款产品基于同一多模型编排架构，定位不同：Fugu Max 主打性价比，定价为输入 $2 / 输出 $6 每百万 token，官方称性能逼近顶尖模型但成本低 2-6 倍；Fugu Ultra v2 为旗舰型号，面向复杂多步任务的最高能力，且不再需要旧的调度形态（据 hardmaru 转述）。
- 据 Sakana AI 官方介绍，Fugu Max 采用「模型池编排」架构，同时调度 NVIDIA Nemotron 与开源/闭源模型的混合池，通过可替换的多模型路由实现抗中断韧性，官方称「模型韧性不是备份功能，而是架构本身」，并称编排了迄今最大的开源权重模型池。
- 9 月 12 日，官方宣布 Fugu Ultra v2 登陆 OpenRouter，并描述其技术形态：它不是单一模型，而是被训练出来的多智能体编排系统，由一个语言模型负责把任务路由到固定的开源与专用模型池，并可递归调用自身实例。
- 随上线发布的配套博客披露基准成绩：Fugu Ultra v2 在 8 项基准中 5 项取得最佳或并列最佳，包括 DeepSWE 74.3、Chartography 48.3。据 Sakana AI 方面（经 hardmaru 转发）介绍，其在 DeepSWE 等部分编码基准上得分超过 GPT-6 Astra 与 Claude 系列。
- 网友 VoidAsuka 转述指出，这套系统的理念是行业过去十年只在「更大更贵」一条轴上优化，而智能本质是集体、分布式的系统：最强 AI 不是孤立巨兽，而是学会协作的模型生态，按任务选择最低成本的组合。
- NVIDIA AI 账号亦发文介绍此次发布，称 Fugu 是「多智能体编排系统的下一代演进」，指出行业仍把能力-成本前沿当作静态的孤立模型菜单对待。
- 官方随后于 9 月 12 日发布完整发行说明，重申模型前沿是「能力×成本」二维问题，未来属于知道该调用哪种机器来以最低成本解题的编排系统。
- 据 9 月 12 日《日本经济新闻》报道（经 Sakana AI 官方账号转发），Fugu Ultra v2 通过多模型组合协同工作再次达到世界最高性能水准，涵盖代码编写等能力，报道将其视为日本企业的代表性成果。
尚未确认
- 「超越 GPT-6 Astra」「成本低 2-6 倍」「8 项基准 5 项最佳」「世界最高性能水准」等说法均来自 Sakana AI 官方、转发帖与日经新闻报道，暂无第三方独立评测佐证。
为什么重要
- 若编排策略真能以显著更低的成本逼近旗舰模型性能，将改变「堆参数、拼单模型」的竞争逻辑，为预算敏感的开发者提供新选项，并对闭源旗舰模型的定价形成压力。
- Fugu Ultra v2 上线 OpenRouter 降低了开发者实际接入与验证的门槛，上述官方主张可较快得到社区检验；多模型路由带来的抗中断韧性若属实，也为依赖单一模型 API 的生产系统提供新的工程思路。
- 作为以低成本创新见长的公司，Sakana AI 把竞争维度从单模型转向系统编排，获得 NVIDIA 关注并被日经等主流媒体报道为日本 AI 的代表成果，显示该路线正获得产业与舆论的双重注意。
2026-09-11 ~ 2026-09-12 · 16 条相关
一手来源
- Sakana AI 发布 Fugu Max 与 Fugu Ultra v2:动态编排逼近旗舰、成本降 2-6 倍 — SakanaAILabs ·
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- Sakana AI 发布 Fugu Ultra v2/Max,称部分基准超越 GPT-6 Astra — hardmaru · 2026-09-11
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