Fugu da Sakana AI junta vários modelos de IA para bater a Anthropic

A Sakana AI, de Tóquio, quer vender uma tese simples: em vez de depender de um grande modelo fechado, usa-se um enxame de modelos articulados por outro modelo. Chama-se Fugu e, no papel, aproxima-se dos resultados dos Fable 5 e Mythos, os modelos da Anthropic que os EUA acabaram de apertar com controlos de exportação.

O Fugu não é só uma camada de routing entre APIs de terceiros. É ele próprio um modelo de linguagem treinado para decidir quando responde sozinho e quando convoca outros modelos de um “pool” de agentes, incluindo cópias de si próprio. Recebe o pedido do utilizador, escolhe especialistas, delega subtarefas, faz verificações internas e sintetiza a resposta final. Tudo isto fica escondido atrás de uma única API compatível com OpenAI, o que facilita encaixar o sistema em infraestruturas já existentes.

A Sakana já tinha dado nas vistas com setups de orquestração focados em código: o seu ALE-Agent ficou em 21.º lugar entre mil especialistas humanos numa competição de programação. Com o Fugu, generaliza a ideia. Há uma versão base pensada para tarefas do dia a dia, onde contam mais a latência e o custo do que o brilho absoluto da resposta, e há um Fugu Ultra orientado para problemas complexos e multi‑etapa, de investigação em IA a análise de cibersegurança ou pesquisa de patentes e literatura científica.

No relatório técnico publicado no GitHub, a Sakana mostra o Fugu Ultra a rivalizar ou superar modelos de topo em vários benchmarks de código, raciocínio e ciência. Em testes como SWE Bench Pro, TerminalBench ou LiveCodeBench, o Fugu Ultra aparece lado a lado com Opus 4.8, Gemini 3.1 Pro e GPT 5.5, às vezes alguns pontos acima, outras ligeiramente abaixo. A comparação com Fable 5 e Mythos Preview é mais delicada: a Sakana usa números fornecidos pelos próprios fornecedores, o que torna o gráfico bonito mas obriga a alguma reserva. Benchmarks cruzados sem condições idênticas valem sempre menos do que parecem.

O ponto político é quase mais interessante que o técnico. A Sakana posiciona o Fugu como antídoto para o bloqueio de fornecedor, numa altura em que a Anthropic viu os seus modelos serem desligados por ordem de Washington e parceiros como a SK Telecom ficaram a meio de contratos já anunciados, como explicámos quando detalhámos o drama Mythos da Anthropic. Se um governo decide que um modelo deixa de ser exportável, um orquestrador com pool substituível pode, em teoria, trocar esse modelo por outro e manter o serviço a funcionar.

Mas convém não romantizar a arquitetura. A resiliência do Fugu é diretamente limitada pelo que existe no seu pool. Se vários fornecedores de topo forem restringidos ao mesmo tempo, o orquestrador também fica de mãos atadas. E cada camada adicional de coordenação traz custos: mais latência, mais superfície de falha, mais complexidade de auditoria, algo sensível em contextos europeus sujeitos a GDPR e à nova regulação de IA. A ideia de um “meta‑modelo” que escolhe sempre o melhor especialista é sedutora. Na prática, continua a depender de acesso, contratos e geopolítica. O Fugu é uma boa resposta técnica a um problema político, mas não é a saída de emergência que muitos decisores gostariam de ter.

Fonte: The Decoder