22 जून 2026 को टोक्यो स्थित Sakana AI लैब ने Fugu और इसके उन्नत संस्करण Fugu Ultra को सार्वजनिक कर दिया है। यह महज़ एक और विशाल भाषा मॉडल नहीं है, बल्कि एक ऑर्केस्ट्रेटर है: एक प्रशिक्षित मॉडल जो एक सिंगल OpenAI-संगत एंडपॉइंट पर अनुरोध स्वीकार करता है, और फिर खुद तय करता है कि वह अकेले काम करेगा या अन्य फ्रंटियर-मॉडल्स (जैसे GPT-5.5, Claude, Gemini और अन्य, यहाँ तक कि खुद को भी रिकर्सिव तरीके से कॉल करते हुए) की एक टीम तैयार करेगा। भूमिकाओं का बँटवारा, मध्यवर्ती परिणामों की जाँच और अंतिम उत्तर तैयार करने की पूरी प्रक्रिया उपयोगकर्ता के कोड तक पहुँचने से पहले ही आंतरिक रूप से पूरी कर ली जाती है।
यह विचार अचानक ही नहीं आया है। 2026 की पहली छमाही ने किसी एक प्रदाता पर निर्भर रहने की कमियों को उजागर कर दिया था: 12 जून को अमेरिकी निर्यात निर्देशों के चलते Anthropic ने अपने सबसे शक्तिशाली मॉडल्स — Claude Fable 5 और Mythos — तक सार्वजनिक पहुँच बंद कर दी। अपनी महत्वपूर्ण बुनियादी संरचना में बाहरी API को शामिल करने वाली कंपनियों और सरकारों के लिए, रातों-रात लिया गया ऐसा निर्णय अब कोई काल्पनिक जोखिम नहीं रह गया है। Sakana का उत्तर व्यावहारिक है: पैरामीटर्स की संख्या की दौड़ में शामिल होने के बजाय, उपलब्ध संसाधनों से सर्वश्रेष्ठ टीम बनाना और कमी वाली कड़ियों को दरकिनार करना सीखना। मॉडल्स का यह समूह आपस में बदला जा सकता है, इसलिए यदि Fable या Mythos उपलब्ध नहीं हैं, तो सिस्टम बस उनके बिना ही कार्य को आगे बढ़ा देता है।
इसकी नींव में ICLR 2026 में स्वीकार किए गए दो शोध पत्र हैं। TRINITY एक विकसित समन्वयक का वर्णन करता है, जो 'थिंकर' (Thinker), 'वर्कर' (Worker) और 'वेरिफायर' (Verifier) की भूमिकाएँ बाँटता है और बहु-स्तरीय तालमेल बिठाता है (arXiv:2512.04695)। 'कंडक्टर' (Conductor) वह मॉडल है जिसे सुदृढीकरण शिक्षण (reinforcement learning) के माध्यम से प्राकृतिक भाषा में समन्वय योजनाएँ बनाने के लिए प्रशिक्षित किया गया है (arXiv:2512.04388)। पहले से तय वर्कफ़्लो के बजाय, Fugu खुद सहयोग के तरीकों को सीखता है — यही कारण है कि यह लचीला है और नए मॉडल्स के लॉन्च होते ही उन्हें अपनाने में सक्षम है।
इसके दो संस्करण उपलब्ध हैं। Fugu गुणवत्ता और गति (लैटेंसी) के बीच संतुलन बनाए रखता है — यह कोडिंग, रिव्यू और चैटबॉट्स (Codex के भीतर भी) के लिए सबसे उपयुक्त है; यहाँ गोपनीयता और अनुपालन आवश्यकताओं के आधार पर समूह से विशिष्ट मॉडल्स या प्रदाताओं को बाहर रखने की सुविधा भी है। Fugu Ultra को उन लंबी और बहु-चरणीय जटिल कार्यों के लिए तैयार किया गया है जहाँ एकल मॉडल संदर्भ खो देते हैं और गलतियाँ दोहराने लगते हैं: जैसे वैज्ञानिक कार्यों की पुनरावृत्ति, कोड का गहन विश्लेषण, साइबर सुरक्षा, और पेटेंट या साहित्यिक अनुसंधान।
जहाँ तक आंकड़ों की बात है, Sakana ने Fugu की तुलना उन्हीं मॉडल्स से की है जिन्हें वह निर्देशित करता है, और अधिकांश मामलों में यह ऑर्केस्ट्रेटर व्यक्तिगत रूप से किसी भी मॉडल से बेहतर प्रदर्शन करता है। Fugu Ultra मुख्य कोडिंग बेंचमार्क और कई वैज्ञानिक परीक्षणों में सबसे आगे है, और लैब के दावों के अनुसार यह Fable 5 और Mythos Preview के बराबर खड़ा होता है — भले ही ये दोनों इसके पूल में शामिल नहीं हैं क्योंकि उनकी सार्वजनिक पहुँच अब समाप्त हो चुकी है। सभी बाहरी परिणाम स्वयं प्रदाताओं की रिपोर्ट से लिए गए हैं, इसलिए इन्हें स्वतंत्र रूप से सत्यापित जानकारी के बजाय केवल दावों के रूप में देखा जाना चाहिए।
इसका रणनीतिक लाभ तीन मुख्य बातों पर टिका है। सबसे पहले, किसी एक वेंडर पर निर्भरता कम होती है क्योंकि विभिन्न कंपनियों के मॉडल्स को उनकी कीमत, गति और अनुपालन के आधार पर मिलाया जा सकता है। दूसरा, इसमें जन्मजात अतिरेक (redundancy) है — यदि एक प्रदाता विफल होता है या कोई नया प्रतिबंध आता है, तो सिस्टम उसे दरकिनार कर देता है। और अंत में, इसका बिलिंग सिस्टम पारंपरिक मल्टी-एजेंट प्रणालियों की तुलना में अधिक पारदर्शी है: कई एजेंटों के काम करने पर भुगतान की राशि बढ़ती नहीं है, बल्कि इसकी गणना श्रृंखला के सबसे महंगे मॉडल की दर पर की जाती है।
इसकी सेवाएँ एक एकीकृत API के माध्यम से उपलब्ध हैं। सदस्यता के तीन स्तर हैं: $20 प्रति माह पर Standard, $100 पर Pro (दस गुना अधिक सीमा) और $200 पर Max (बीस गुना अधिक सीमा); जुलाई के अंत तक दूसरे महीने की सदस्यता निःशुल्क दी जा रही है। भारी कार्यभार के लिए 'पे-एज़-यू-गो' विकल्प है: Fugu Ultra के लिए 1 मिलियन इनपुट टोकन की कीमत $5 और आउटपुट टोकन के लिए $30 है, जबकि 272K से अधिक के संदर्भ (context) पर यह और महंगा हो जाता है। तकनीकी रिपोर्ट लैब के GitHub पर उपलब्ध है, जबकि उत्पाद और कंसोल sakana.ai/fugu और console.sakana.ai पर देखे जा सकते हैं। एक महत्वपूर्ण चेतावनी: लॉन्च के समय यह सेवा यूरोपीय संघ (EU) और EEA में उपलब्ध नहीं है — Sakana ने इसके लिए GDPR से संबंधित अधूरे कार्यों का हवाला दिया है।
