Sakana AI、複数AIを組み合わせる「Fugu Max」発表 100万トークン6ドル
タスクごとにモデルを動的に振り分け、性能とコストの両立を狙うオーケストレーション型AI
Sakana AIは9月11日、複数のAIモデルを組み合わせて処理する「Fugu Max」を発表した。Fugu Maxは、オープンウェイトモデルや専門モデルをタスクに応じて動的に振り分けるオーケストレーション型のAIだ。NVIDIAとの協業による「Nemotron」ファミリーもモデル群に組み込んでいる。
必要なモデルへ処理を動的に振り分け
Fugu Maxは、処理内容を解決できるモデルの中から、より小さいモデルへ動的に振り分けることで、性能を維持しながらトークン消費を抑える設計だ。Sakana AIによると、10種類のベンチマークのうち7つで、既存モデルによるコストと性能のParetoフロンティアを拡大したという。
また、Terminal Bench 2.1、GPQAD、AA-LCR、GDP.pdf、AutomationBench、SWEFishの6つで「best overall score」を記録したとしている。SWEFishはSakana AI独自のコーディング課題やユースケースを反映した内部ベンチマークだ。
100万トークン当たり入力2ドル、出力6ドル
料金は100万トークン当たり入力2ドル、出力6ドル。Sakana AIは、同程度の価格帯にあるフロンティアモデルと比較して、Fugu Maxが2～6倍低いコストでエリートモデルに近い性能を実現する位置にあるとしている。また、出力料金はSonnet 5、GPT 5.6 Terra、Kimi K3より40～60％低いという。
「Fugu Ultra v2」も同時発表
今回、同じコア・オーケストレーションアーキテクチャを使う「Fugu Ultra v2」も発表した。Fugu Maxがコスト効率を重視するのに対し、Fugu Ultra v2は複雑なマルチステップ処理での最高性能を狙う位置付けだ。両モデルは発表時点でOpenAI互換APIから利用できる。単一モデルの性能だけでなく、複数のモデルをどう組み合わせて性能とコストを最適化するかが、AIの新たな設計領域になっている。
参照サイト
Sakana AI 株式会社
Introducing Fugu Max and Fugu Ultra v2: Orchestrating the Pareto Frontier
