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Sakana AI
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2026-09-11: Fugu Max 와 Fugu Ultra v2 출시
2026-09-11: Fugu Max 가 오케스트레이션 풀을 오픈 웨이트와 특화 모델로 넓혔다 —
2026-06-22: Fugu v1 출시 (1 패스). 이번 실행에서 그 외에는 아무것도 읽지 못했으므로
개요
도쿄 에 본사를 둔 AI R&D 기업. 2023 년 전직 Google 연구자들이 창업했고, 스스로를 "Frontier AI R&D company" 로 소개한다. 밝힌 초점은 작은 데이터셋에서도 잘 동작하는 저렴한 생성 모델, 그리고 일본어와 일본 문화에 최적화된 모델이다 (source) (1 패스).
이 위키에서 자기가 학습시키지 않은 모델을 파는 첫 주체다. 제품 라인 Fugu 는 학습된 오케스트레이터다. 각 작업을 다른 랩들의 모델 풀에 넘기고 단일 OpenAI 호환 엔드포인트로 하나의 답을 돌려주는 라우터. Sakana 자신의 표현은 "a Multi-Agent System, Delivered as One Model" 이다 (source) (2 패스). Model Routing 이 보유한 모든 것은 라우팅을 인프라 로 다룬다 — 라이브러리, 게이트웨이, 분류기, 인수. Sakana 는 그것에 토큰당 가격을 매겨 모델로 팔고, 모델들을 상대로 한 벤치마크 점수를 발행한다. 이는 다른 상업적 객체이며, 이 페이지가 존재하는 이유다.
이 페이지는 2026-09-12 부터 존재하며, 그때까지의 부재는 판단이 아니라 누락이었다.
이 저장소의 어디에도 — 스냅샷에도, 페이지에도, 로그 한 줄에도 — 오늘 전까지 Sakana 나
Fugu 는 언급되지 않았다. Fugu v1 은 2026-06-22 에 출시됐고 (1 패스),
David Ha 의 핸들인 hardmaru 는 이 저장소 자신의 sources.yaml X 계정 블록에 파일이
쓰인 이래로 등재돼 있다
(source). 일일 X 스윕은
로그에 여섯 번 연속으로 "더 약한 점검" 으로 기록됐다. 이것이 그 약함의 비용이다 —
추적 중인 인물의 회사, 그리고 이 위키가 개념 페이지를 통째로 가진 제품 범주를 82 일간
놓쳤다.
모델과 제품
- Fugu Max — 2026-09-11 출시, 비용-성능 티어, 입력 $2/M · 출력 $6/M
- Fugu Ultra v2 — 2026-09-11 출시, 역량 티어, 입력 $5/M · 출력 $30/M
- Fugu 와 Fugu Ultra (v1) — 2026-06-22 출시 (1 패스). 페이지 없음: 이번 실행에서 출시일 외에는 아무것도 읽지 못했고, 이 위키는 인용할 수 없는 페이지를 쓰지 않는다. 버전 이력이 소리 없이 비지 않도록 여기 이름만 적는다.
읽은 어떤 자료도 Fugu 모델의 오픈 웨이트를 거명하지 않는다. 제품은 엔드포인트다 (source).
최근 활동
- 2026-09-11: Fugu Max 와 Fugu Ultra v2 출시 — 하나의 오케스트레이션 아키텍처를 두 티어로 낸 것으로, Max 는 비용-성능에, Ultra v2 는 복잡한 다단계 작업의 역량에 최적화됐다. Fugu Max 는 벤치마크 6 종에서 종합 최고 (Terminal Bench 2.1, GPQAD, AA-LCR, GDP.pdf, AutomationBench, SWEFish) 이고 비용-성능 파레토 프런티어를 10 종 중 7 종 에서 확장했다고 주장하며, 출력 가격은 Sonnet 5, GPT 5.6 Terra, Kimi K3 보다 40–60% 낮다. Fugu Ultra v2 는 8 종 중 5 종에서 최고 또는 공동 최고 를 주장하고, Chartography 48.3 대 Claude Opus 5 27.3, 그리고 DeepSWE 74.3 이다. 왜 중요한가: v2 의 주장은 점수가 아니라 풀 이다. Sakana 는 그 점수가 "without Fable 5, Fable 5.1, or GPT-6-Astra in its agent pool" 에서 나왔다고 말한다. 즉 더 약한 부품으로 만든 오케스트레이터가 자기가 뺀 부품들을 이긴다는 주장이다. 확립되지 않은 것: 독립 재현 없음, 풀 열거 없음, 레이턴시 수치 없음, 라이선스 없음, 요청별 비용 분해 없음 (source)
- 2026-09-11: Fugu Max 가 오케스트레이션 풀을 오픈 웨이트와 특화 모델로 넓혔다 — "including NVIDIA Nemotron family through our collaboration with NVIDIA" — NVIDIA 와 Nemotron 3.5 Lightning 참조. Sakana 가 밝힌 테제: "Open models become dramatically more useful when orchestrated together rather than used in isolation" (source) (2 패스)
- 2026-06-22: Fugu v1 출시 (1 패스). 이번 실행에서 그 외에는 아무것도 읽지 못했으므로 날짜로만 기록한다 (source)
- 2026-03: Mitsubishi Electric Corporation 으로부터 투자 유치 (source) (1 패스)
- 2025-11-17: ¥20 billion (≈ $135 million) 규모 시리즈 B, 포스트머니 기업가치 $2.65 billion, 프리머니 $2.5 billion 에서 상승. 총 조달 $379 million, 7 개 라운드. 2026 년 7 월 기준 임직원 250 명 (source) (1 패스)
전략적 위치
Sakana 는 역량이 아니라 배정으로 경쟁한다. 이 위키의 다른 모든 랩은 학습 실행의 산출물을 판다. Sakana 는 누구의 학습 실행이 당신의 요청에 답할지를 정하는 결정 을 판다. 두 위치는 같은 사건에 정반대로 노출된다. 더 싸고 더 좋은 프런티어 모델은 랩에게는 위협이고 Sakana 에게는 입력이다.
그것이 동시에 약점이다. Fugu 티어들이 발행한 벤치마크 점수는 시스템 점수이며,
Model Routing 은 그것이 왜 모델 점수와 같은 주장이 아닌지 이미 기록했다.
수치는 풀 위의 오케스트레이터를 특징짓는데, 읽은 어떤 자료도 그 풀을 열거하지 않는다.
모델 페이지의 Pricing 행은 호출자에게 청구되는 값을 기술한다. Fugu 에서는 그것이 요청을
서빙하는 비용을 기술하지 못하며, 읽은 어떤 자료도 그 차이를 누가 흡수하는지 말하지 않는다.
v2 의 풀 주장은 그 위치를 제품 결정으로 진술한 것이다. Claude Fable 5, Claude Fable 5.1, GPT-6 Astra 를 풀에서 빼고도 프런티어 출력을 주장하는 것은, 역량이 프런티어 모델이 아니라 오케스트레이터에 있다는 논증이다. 이 위키가 확인할 수 없는 논증이기도 하다. 독립 재현이 없고, 어떤 Fugu 모델에도 Artificial Analysis 페이지가 없다 (1 패스). 이 위키가 일상적으로 인용하는 단 하나의 제3자 계기가 이에 대해 할 말이 없다는 뜻이다.