Вместо того чтобы строить все более гигантские языковые модели, которые пытаются уметь всё сразу, можно научить одну модель вызывать другие, специализированные. Именно такой подход выбрала Sakana AI для своей новой модели Fugu Ultra, которая теперь доступна на платформе OpenRouter.
Fugu Ultra — это не просто ещё одна большая языковая модель (LLM). Это модель-оркестратор, обученная динамически вызывать другие языковые модели из пула агентов, включая саму себя рекурсивно. Она комбинирует их возможности, чтобы решать сложные многошаговые задачи через единый API. Цель такого подхода — достичь производительности " уровня" без привязки к одному вендору и без сложностей традиционных мультиагентных систем.
Sakana AI считает, что будущее ИИ не за "огромными монолитными моделями", а за "совместными экосистемами". По их мнению, сложные реальные задачи требуют разнообразных специализированных знаний и навыков, которые одна модель не может охватить. Коллективный интеллект позволяет выбрать подходящую модель, делегировать задачи (планирование, выполнение) и объединить сильные стороны, обходя слабые.
На OpenRouter Fugu Ultra поддерживает контекст до 1 000 000 токенов. Модель является мультимодальной: она способна обрабатывать как текст, так и изображения, преобразуя их в текстовый вывод (text+image -> text).
Sakana AI заявляет, что Fugu Ultra достигает производительности, сопоставимой с " моделями" вроде Anthropic Fable 5 и Mythos Preview, по инженерным, научным и логическим бенчмаркам. На OpenRouter она конкурирует с другими мультимодальными моделями с большим контекстом, такими как Xiaomi MiMo-V2.5 и MiniMax M3, которые также предлагают контекст в 1M токенов. Для сравнения, Google Gemini 1.5 Pro также имеет контекст 1M токенов и мультимодальные возможности.
Появление моделей-оркестраторов вроде Fugu Ultra указывает на сдвиг от "гонки гигантов" к более адаптивным и составным ИИ-архитектурам. Для инженеров это может означать новые возможности по созданию гибких решений, менее привязанных к одному вендору. Главный вопрос теперь в том, насколько эффективно Fugu Ultra будет балансировать между производительностью отдельных моделей и накладными расходами на их оркестрацию.