編集 | 林芯
昨日、Anthropicの「Fable 5」や「Mythos Preview」に匹敵すると謳うモデル「Sakana Fugu（河豚）」が発表され、X（旧Twitter）で既に数千万回の閲覧を集めています。
AIトップモデルに新たなプレイヤーが参入したのでしょうか？
少し前にXを賑わせた「LeChaton Fat」がありましたが、このSakana Fuguは本当にそんなに強力なのか、それとも単なる宣伝文句なのでしょうか？
補足：「LeChaton Fat」は「太った子猫」と訳され、実際のモデルではありません。フランスのAIスタートアップMistral AIのチャットボットは元々「Le Chat」という名前でしたが、後に「30兆パラメータ」「すべての競合を圧倒する」スーパーモデルだと冗談で言われるようになりました。
報道によると、Fugu Ultraは、最も困難なエンジニアリング、科学、推論のベンチマークにおいて、AnthropicのFable 5やMythos Previewに匹敵し、AutoResearch、機械設計、財務予測などのタスクでは、Gemini 3.1 Pro、Opus 4.8、GPT-5.5を上回る性能を示したとのことです。最も重要なのは、輸出規制のリスクを心配する必要がない点です。
これほど強力に聞こえるモデルは、一体どのような出自なのでしょうか？
Sakana AIとは何者なのか？
そこで編集部はSakana社について調べてみました。同社は自然の原理に基づいた人工知能の開発に注力しており、「進化的モデル融合」技術を採用しています。2023年7月に設立され、設立から1年未満で日本最速のAIユニコーン企業となりました。
創業者もただ者ではありません。「Transformerの8人」の1人であるLlion Jones氏と、元Google Brainの上級科学者David Ha氏です。
Llion Jones氏は、2025年10月末にサンフランシスコで開催されたTED AIカンファレンスで、「本当にTransformerにはもううんざりだ」と語っていました。
Sakana FuguはAIサービスラッパーなのか？
今回発表されたSakana Fuguは、「マルチエージェントオーケストレーションシステム」と称され、賢い指揮者のような役割を果たすとされています：
呼び出すAPIは1つだけ。
内部で最適なモデル（Claude、GPTなど）を自動的に選択し、タスクを分割、複数のモデルを連携させて、最終的に回答を合成します。
Fugu Ultraは、Fable 5やMythosのような最先端モデルに匹敵する性能を主張しています。
2つのバージョンが提供されています：
Fugu：パフォーマンスと遅延のバランスを取り、日常的なコーディング、コードレビュー、インタラクティブなシナリオに適しています。
Fugu Ultra：回答の品質を最適化し、難易度の高い問題に適しています。
しかし、技術に詳しい識者がFuguの技術レポートを精査したところ、次の点が明らかになりました：
Fugu自体はクローズドソースのスケジューラーであり、基盤となるクローズドソースの大規模モデルに依存しています。以前は少なくともどのモデルを使っているか分かっていましたが、今では「どのモデルを使ったのか、トークン使用量はどれくらいか、コストはいくらか」が全く分からない、完全なブラックボックスとなっています。
そのため、ある開発者は「これってただのAIサービスラッパーじゃないか？」と評価しました。
公式ベンチマークは優秀：ベンチマークでFable 5、Mythos Previewと互角
公式レポートによると、Sakana Fuguのベンチマーク結果は目覚ましく、エンジニアリング、科学、推論のベンチマークでFable 5やMythos Previewと互角の性能を示しました。
さらに、いくつかのシナリオではOpus 4.8、GPT-5.5、Gemini 3.1 Proよりも優れた性能を示しました。
上記のベンチマークに加えて、Fuguは長く複雑な実際のワークフローにおいても優れたパフォーマンスを発揮します。
自動化されたデータサイエンス研究において：アーリーアダプターは、Sakana Fuguをほぼ完全自動の研究モードで実行し、ほとんど人間の介入なしに顕著な進展が見られたことを発見しました。私たちにとって、これはまさにFugu Ultraの設計意図そのものです。すなわち、オープンエンドで多段階の作業を処理し、システムが様々なアイデアを探求し、実験を実行し、失敗を分析し、手法を改善し、時間の経過とともに進歩し続けることです。
実測：Fuguの「神話級」なのは価格だけ
Sakana Fuguの発表後、動きの速いチームが早速実測テストを行いました。Sakana Fuguのパフォーマンスは驚くほどGLM 5.2のレベルに近かったものの、価格は17倍も高かったのです！
私たちは4つのモデルに同じ要求を出しました：外部APIから8つの銘柄のリアルタイム市場データを取得するフロントエンドとバックエンドのコンポーネント、そしてカスタムダークテーマのUIを含む、完全なリアルタイム取引プラットフォームを構築すること。
出力結果：Fugu Ultra — 22,225トークン、0.51ドル
Opus 4.8 — 15,802トークン、0.31ドル
GPT-5.5 — 11,474トークン、0.26ドル
GLM 5.2 — 13,677トークン、0.03ドル
Fuguは、今回の評価で最も完成度が高く、機能が豊富な取引プラットフォームを構築しました。GLM 5.2がそれに続き、同等に完全なマルチパネルインターフェースとリアルタイムデータを備えていましたが、価格ははるかに低いものでした。OpusとGPTも優れたパフォーマンスを示し、品質とコストのバランスがより良く、良好な結果を達成しました。
投稿のコメント欄では、あるネットユーザーが「Fuguが『神話級』なのは価格だけだ」と率直に述べています。
ネットの声：「宣伝されているほどではない」
Fuguに対するネットユーザーのコメントは「宣伝されているほどではない」という意見と、「非常に優れている」という意見の2つに大きく分かれています。
「これはMythosのパフォーマンスとは全く一致しません。宣伝されているほどではありません。」
このような疑問の声がある一方で、実際に使用した後にFuguに高い評価を与える声もあります。
最後に
コミュニティのSakana Fuguに対する評価は賛否両論です。マルチモデル融合アプローチが単一の構成モデルよりも優れた性能を達成できる可能性を指摘し、これが将来の方向性かもしれないと考える人がいる一方で、これはOpenRouter Fusion APIのクローンに過ぎないと感じる人もいます。
読者の皆さんは、Fuguモデルをどう思われますか？
ぜひコメント欄でご意見をお聞かせください！
参考リンク：