編輯 | 林芯
昨天,一款號稱可媲美「Anthropic 的 Fable 5 和 Mythos Preview」的模型發布了——Sakana Fugu(河豚),在 X 平台上已經獲得數千萬的瀏覽量。
AI 頂級模型又有新玩家加入了嗎?
前段時間才剛有一個在 X 上洗版的「LeChaton Fat」,那麼這個 Sakana Fugu 是真的這麼強,還是只是宣傳噱頭?
備註:「LeChaton Fat」,譯為胖貓咪,並不是真正的模型。法國AI新創公司 Mistral AI 的聊天機器人原本叫 Le Chat,後來被網友玩梗,聲稱它是一個「30兆參數」、「輾壓所有競品」的超級模型。
根據報導,Fugu Ultra 在最困難的工程、科學、推理基準測試上,可與 Anthropic 的 Fable 5 和 Mythos Preview 媲美,並在 AutoResearch、機械設計和財務預測等任務上,擊敗了 Gemini 3.1 Pro、Opus 4.8 和 GPT-5.5。最關鍵的是,它無需擔心出口管制風險。
聽起來這麼強的模型到底是什麼來頭?
Sakana AI 是什麼來頭?
於是小編就去扒了一下 Sakana 公司,它專注於開發基於自然原理的人工智慧,採用「進化模型合併」技術。2023年7月成立,成立不到一年即成為日本成長最快的AI獨角獸。
創辦人也不簡單:Transformer 八子之一的 Llion Jones、前 Google Brain 資深科學家 David Ha。
Llion Jones 在 2025 年 10 月底的舊金山 TED AI 大會上曾表達:「我真的已經受夠了 Transformer。」
Sakana Fugu 是 AI 服務包裝器嗎?
這次推出的 Sakana Fugu,號稱是一個「多智能體編排系統」,像一個智慧指揮家:
- 只需呼叫一個 API 接口。
- 它在內部會自動選擇最好的模型(Claude、GPT 等)、拆分任務、讓多個模型協作,最後合成答案。
- Fugu Ultra 聲稱其效能匹敵前沿模型(如 Fable 5、Mythos)。
推出了兩個版本:
Fugu:平衡效能和延遲,適合日常編碼、程式碼審查、互動式場景。
Fugu Ultra:最佳化答案品質,適合高難度問題。
但有技術大神扒了 Fugu 的技術報告後發現:
Fugu 本身是閉源的排程器,底層還是依賴閉源大模型。你以前至少知道自己在用哪個模型,現在連「用了哪個模型、用了多少 token、成本多少」都不知道,完全是個黑盒子。
因此有開發者評價:「這不就是個人工智慧服務包裝器嗎?」
官方基準測試亮眼:在基準測試中與 Fable 5 和 Mythos Preview 持平
在官方報告裡,Sakana Fugu 的基準測試表現亮眼:在工程、科學和推理基準測試中,與 Fable 5 和 Mythos Preview 持平。
並且在一些場景中,表現比 Opus 4.8、GPT-5.5、Gemini 3.1 Pro 更強。
除了上面的基準測試之外,Fugu 在冗長、繁雜的真實工作流程中也表現得非常優秀。
在自動化數據科學研究中:早期用戶以近乎全自動的研究模式運行 Sakana Fugu,發現在幾乎無需人工干預的情況下就能取得顯著進展。對我們而言,這正是 Fugu Ultra 的設計初衷:處理開放式、多步驟的工作,系統需要探索各種想法、運行實驗、分析失敗、改進方法,並隨著時間的推移不斷取得進展。
實測:Fugu 在價格上才屬於神話級
在 Sakana Fugu 發布之後,動作很快的團隊已經做了實測:Sakana Fugu 的表現出乎意料地接近 GLM 5.2 的水準,但價格卻貴了 17 倍!
我們對 4 個模型提出了相同的要求:構建一個完整的即時交易平台,包括前端和後端組件,從外部 API 獲取 8 個交易品種的即時市場數據,以及一個自定義的深色主題使用者介面。
輸出:Fugu Ultra ——22,225t,0.51美元
Opus 4.8 — 15,802t,0.31 美元
GPT-5.5 — 11,474t,0.26 美元
GLM 5.2 — 13,677t,0.03 美元
Fugu 打造了本次評測中最完善、功能最豐富的交易平台。GLM 5.2 緊隨其後,擁有同樣完整的多面板介面和即時數據,但價格卻低得多。Opus 和 GPT 也表現出色,在品質和成本之間取得了更好的平衡,並取得了不錯的成果。
推文的留言區有網友直言:「Fugu 只有在價格上才屬於神話級。」
網友:沒有宣傳的那麼好
關於 Fugu,網友的評論也分為兩種,一種是「沒有宣傳的那麼好」;另一種是「它非常出色」。
「這和 Mythos 的表現完全不匹配,它沒有宣傳的那麼好。」
除了質疑之外,也有在使用之後給 Fugu 打出高分的網友。
寫在最後
社群對 Sakana Fugu 的態度褒貶不一。有人認為,多模型融合方法能夠取得比單一組成模型更優異的效能,這可能是未來的發展方向;也有人覺得,這根本就是一個 OpenRouter Fusion API 的複製品。
各位大佬認為 Fugu 模型怎麼樣?歡迎在留言區分享!
參考連結:
https://x.com/SakanaAILabs/status/2068861630327443966?s=20
https://sakana.ai/fugu-release/
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