La startup tokiota Sakana AI lanzó Fugu el 22 de junio, un sistema que agrupa múltiples modelos de IA en una única API que, según la compañía, iguala el rendimiento de Fable 5 y Mythos Preview de Anthropic.
“Nuestro modelo 'Fugu Ultra' iguala el rendimiento de Fable y Mythos, ofreciendo capacidades de vanguardia sin el riesgo de controles de exportación”, escribió Sakana AI en una publicación en X.
Según el comunicado, Fugu es un orquestador entrenado que determina cuándo responder a una consulta de formadenty cuándo delegar componentes de una tarea a modelos especializados de fuentes externas. Internamente, supervisa la selección del modelo, la asignación de tareas y la síntesis de la respuesta.
Sakana Fugu tiene dos niveles:
Fugu está diseñado para el uso diario, como tareas de codificación, chat y revisión de código. El modelo prioriza la baja latencia. Fugu Ultra gestiona problemas más complejos de varios pasos coordinando un mayor número de agentes expertos. Los usuarios pueden acceder a los modelos Fugu mediante una API compatible con OpenAI.
Presentamos Sakana Fugu: un sistema completo de orquestación multiagente accesible a través de una única API de modelo.
Nuestro modelo 'Fugu Ultra' iguala el rendimiento de Fable y Mythos, ofreciendo capacidades de vanguardia sin el riesgo de controles de exportación.
Pruébalo: https://t.co/aDEFyySWlS 🐡 pic.twitter.com/43wzMAhyzT
– Sakana AI (@SakanaAILabs) 22 de junio de 2026
Sakana elaboró tablas comparativas que muestran el rendimiento de Fugu Ultra, Fable 5y Mythos Preview en términos de código, razonamiento, ciencia y tareas de agentes. La compañía aclaró que ni Fable 5 ni Mythos Preview forman parte del grupo de agentes de Fugu, ya que el público no tiene acceso a ellos.
Algunos países no pueden acceder a los mejores modelos de IA estadounidenses debido a los controles de exportación, lo cual es una de las razones por las que Sakana siguió adelante con el lanzamiento de Fugu.
«Fugu se sitúa al mismo nivel que modelos líderes como Fable y Mythos en los estándares de ingeniería, ciencia y razonamiento más rigurosos de la industria», escribió la compañía en X.La publicación obtuvo más de 29 000 me gusta y aproximadamente 7600 comparticiones en cuestión de horas.
Tokio impulsaba la reducción de la dependencia de proveedores extranjeros de IA. El ministro digital japonés, Hisashi Matsumoto, advirtió a principios de este mes que el país corría el riesgo de convertirse en una "colonia de IA" si no aceleraba su desarrollo interno. Dentro del gobernante Partido Liberal Democrático, el secretario general Akihisa Shiozaki argumentó en mayo que Japón debería priorizar la diversificación de sus proveedores de IA por encima de la creación de sistemas soberanos desde cero.
Sakana no entrenó un único modelo de IA para competir directamente con las empresas estadounidenses. La startup japonesa creó una capa de enrutamiento que considera las diferentes fuentes como piezas reemplazables. Si un servicio de IA limita el acceso, el sistema cambiará a otro proveedor.
Sakana AI ha publicado trabajos revisados por pares sobre la orquestación de modelos aprendidos, incluyendo dos artículos titulados Trinity y Conductor. Estos trabajos de investigación respaldan el enfoque de Fugu.
La empresa llevó a cabo un programa beta con unos 500 usuarios antes del lanzamiento público. Un ingeniero de software citado en el comunicado afirmó que Fugu Ultra "proporciona respuestas completas y encuentra los errores que otros pasan por alto" durante la revisión del código, detectando más de 20 problemas donde las herramientas de la competencia solo señalaban aproximadamente tres.
El gobierno japonés ha respaldado los esfuerzos nacionales en inteligencia artificial con subsidios y financiación para infraestructura. SoftBank, Sakura Internet y fabricantes locales de chips han recibido apoyo gubernamental para desarrollar capacidad de computación y modelos locales. Tokio también se unió a la Misión Génesis de Washington con un compromiso de inversión en IA de mil millones de dólares a cinco años, anunciado en junio.
Sakana aclaró que, en sus comparaciones de rendimiento, las métricas para los modelos que no son Fugu se basan estrictamente en datos autoinformados por los respectivos creadores y no han sido validados por entidades neutrales de terceros.
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