Sakana AI、複数モデルを連携するオーケストレーション技術で「Fugu Max」と「Fugu Ultra v2」をリリース

最終更新日:2026/10/01

Sakana AI Fugu新モデル発表

Sakana AIは、オーケストレーション技術を活用し「Fugu Max」と「Fugu Ultra v2」をリリースしました。「Fugu Max」はより低いコストで高い性能を実現し、「Fugu Ultra v2」は複雑なタスクで性能を発揮します。

このニュースのポイント

Sakana AIが、低コストモデルの「Fugu Max」と複雑なタスク処理に強みをもつ「Fugu Ultra v2」をリリース
「Fugu Max」は「Sonnet 5」「GPT 5.6 Terra」「Kimi K3」より出力価格を40～60%抑えながら、フロンティア級の結果を実現
「Fugu Ultra v2」は「Fable 5」「Fable 5.1」「GPT-6-Astra」をモデルプールに含めずフロンティア級の結果を実現

Sakana AI株式会社は、複数のAIモデルを連携させるオーケストレーション技術を活用した「Fugu Max」と「Fugu Ultra v2」をリリースしました。

同じ中核オーケストレーションアーキテクチャを活かし、一方の「Fugu Max」はコスト効率向上に、もう一方の「Fugu Ultra v2」は複雑なタスクでの性能向上に最適化しています。両モデルとも、同社の標準的なOpenAI互換APIを通じてすでに利用可能です。

「Fugu Max」は「Sakana Fugu」がオーケストレーションできるモデルの範囲を拡大しており、NVIDIAとの提携により「NVIDIA Nemotron」ファミリーも統合しました。タスクに応じてモデルを動的にルーティングすることで、トークン消費量を抑えながら、フロンティア級の結果を実現します。

「Fugu Max」は、エリートモデルに近い性能を2～6倍低いコストで実現します。また、単一のモデルにとどまらないアーキテクチャとして設計されているため、あらゆる分野に応じた調整や拡張が可能です。

具体的には、パフォーマンスの面で「Terminal Bench 2.1」「GPQAD」「AA-LCR」「GDP.pdf」「AutomationBench」ならびに同社独自のコーディング課題とユースケースを反映した社内ベンチマーク（SWEFish）を含む6つのベンチマークで最高の総合スコアを達成しました。

コスト面では、入力トークン100万個あたり2ドル、出力トークン100万個あたり6ドルに設定されています。出力価格は「Sonnet 5」「GPT 5.6 Terra」「Kimi K3」より40～60%低く抑えられています。

さらに効率性の面でも、10個のベンチマークのうち7個でコストパフォーマンスのパレートフロンティアを拡大し、既存のベースライン効率範囲を超えるパフォーマンスを発揮します。

一方「Fugu Ultra v2」が強みとするのは、複雑なビジュアルデータや構造化データに対する継続的な推論を必要とするタスクです。

ビジュアル推論とデータ解釈を評価する「Chartography」では、48.3点を獲得し、他社モデル「Opus 5」の27.3点や「Fable 5」の29.5点を上回る結果となりました。実践的なソフトウェアエンジニアリングのベンチマークであるDeepSWEでは、74.3点を獲得しました。

なお「Fugu Ultra v2」のトレーニングが終了したのは2026年8月であり「Fable 5」「Fable 5.1」「GPT-6-Astra」はモデルプールに含まれていません。

パフォーマンスの面では、8つのベンチマークのうち5つ（「GDP.pdf」「Chartography」「SWEFish」「DeepSWE」「Toolathon」）で最高または最高タイのスコアを達成しています。一貫性の面でも8つのベンチマークのうち7つで上位2位に入り、幅広いタスクで優れた性能を発揮します。

Sakana AIは「Fugu Max」によるインテリジェンスのコスト削減と「Fugu Ultra v2」による自律実行の限界拡張を通じ、真のAI主権に必要な、堅牢で特定のベンダーに依存しない基盤を提供するとしています。

出典：Sakana AI株式会社