Fugu Ultra v2 — оркестратор для сложных многошаговых задач
Fugu Ultra v2 объединяет открытые и специализированные модели для сложного рассуждения, исследований и разработки программного обеспечения; это API-система оркестрации, а не один набор весов.
Fugu Ultra v2 — система оркестрации Sakana AI, предназначенная для сложных задач, где нужны продолжительное рассуждение, поиск информации и последовательная работа с инструментами. Релиз состоялся 11 сентября 2026 года. Вместо одной базовой модели Fugu координирует набор открытых и специализированных моделей, чтобы получить итоговый ответ.
Для каких задач предназначена Ultra v2
Sakana позиционирует Ultra v2 для многошаговых исследований, сложных задач программирования и работы со структурированными или визуальными данными. В собственных тестах компания сообщает о высоких результатах на наборах SWEFish, DeepSWE и Chartography. Разработчик отдельно отмечает, что набор моделей Ultra v2 не включал Fable 5, Fable 5.1 и GPT-6 Astra на момент обучения пула.
Чем она отличается от Fugu Max
Fugu Max нацелена на соотношение качества и расходов, а Ultra v2 — на максимальный результат в наиболее сложных задачах. У двух версий общая базовая архитектура оркестрации, но разные модельные пулы и приоритеты. Обе доступны через API и не являются открытыми весами отдельной языковой модели.
Что происходит внутри процесса
Оркестратор распределяет работу между доступными моделями и соединяет результаты нескольких этапов. Такой подход помогает использовать сильные стороны разных систем, но добавляет сложность: итог зависит от состава пула, правил маршрутизации и качества передачи контекста между шагами.
Доступ через API
Fugu Ultra v2 доступна через OpenAI-совместимый API Sakana. Для её применения в собственном продукте нужны серверные запросы к платформе. Страница Sakana AI содержит сведения о компании и других направлениях её работы.
Результаты и ограничения
Sakana публикует результаты внутренних сравнений, включая высокие позиции на нескольких агентных тестах. Это не независимое доказательство превосходства в любой реальной задаче: перед выбором системы полезно проверить её на своём наборе примеров, измерить стоимость всей цепочки запросов и оценить качество конечного результата.