
Fugu de Sakana AI démontre que la prochaine frontière ne sera pas un seul modèle géant
Sakana AI a présenté Fugu, une famille d’orchestrateurs de modèles qui remet en debate un des sujets les plus captivants de l’intelligence artificielle moderne : la progression des performances viendra-t-elle uniquement de l’entraînement de modèles monolithiques de plus en plus grands, ou bien de la coordination de plusieurs modèles spécialisés via des systèmes multi-agents plus intelligents ? Ce concept n’est pas nouveau pour les équipes techniques familières avec LangGraph, CrewAI, AutoGen, MCP, les agents de code, les validateurs, les outils externes et les flux RAG. Ce qui est remarquable, c’est que Sakana AI a transformé cette intuition en un rapport technique avec des résultats mesurables. Fugu-Ultra, sa version axée sur une qualité maximale, atteint 73,7 % sur SWE-Bench Pro, surpassant




