Sakana AIが「Fugu / Fugu Ultra」を発表。複数の強力なモデルを裏で動的にオーケストレーションし、ひとつのOpenAI互換APIとして使える仕組みとなっています。
GPT-5.5・Opus 4.8・Gemini 3.1などをタスクごとに使い分け、Fugu Ultraは複数モデルでワークフローを組みます。
特徴は、どのモデルをいつ・どう呼ぶかを決める”指揮者”自体を、強化学習などで訓練したLLMにしたこと。
外部ルーター型とはここが異なるとされます。
性能はベンチで公開モデルを上回り、非公開のFable 5 / Mythos Previewとも「肩を並べる（総合ではなくベンチ個別で）」と主張。
冷静な見方としては、ベンチがベンダー自己申告で名指しモデルとの直接対決がないこと、他社モデルに依存していることなどを考慮することが挙げられます。
一方で、Sakanaは各種モデルを実タスクで走らせて優劣を測り続けることで経験を蓄積します。
各社が自社モデルしか見えない中で、他社横断のリアルタイム優劣マップを持つのは面白いです。
ただし、万が一、特定の単一モデルが全領域で突き抜けた瞬間にこの構造はあまり優位性を持たなくなります。
そのため「勝者総取りにはならない」可能性に賭けているようにも見えます。
