A japonesa Sakana AI lançou um modelo de segurança cibernética Fugu-Cyber, afirmando ter o mesmo nível de avaliação e de desempenho que o Mythos-Preview.

O unicórnio de IA japonês Sakana AI lançou em 21 de julho um modelo especializado em cibersegurança, o Fugu-Cyber. De acordo com o comunicado oficial, no ranking de validação de vulnerabilidades CyberGym ele obteve 86,9% de taxa de sucesso, e no ranking de inteligência contra ameaças CTI-REALM alcançou 72,1%, além de se autodeclarar “no mesmo nível” de modelos de ponta de cibersegurança como o GPT-5.5-Cyber da OpenAI, e o Mythos-Preview da Anthropic.
(Antecedente: o unicórnio japonês de IA Sakana Fugu já está no ar: chamar automaticamente vários modelos consegue ser equivalente ao Claude Mythos? Comparação de desempenho e preço em um só lugar)
(Contexto adicional: a capacidade de cibersegurança do GPT-5.5-Cyber derrotou o Claude Mythos! Dois destinos: liberação vs bloqueio)

O unicórnio de IA japonês Sakana AI (サカナ AI) anunciou em 21 de julho, em seu blog oficial, que a família de modelos orquestradores Sakana Fugu ganhou uma versão especializada em cibersegurança, Fugu-Cyber, fornecida por meio de um endpoint de API independente. O comunicado oficial destaca que o Fugu-Cyber obteve 86,9% de taxa de sucesso no CyberGym, 72,1% no CTI-REALM, e citou diretamente que esse resultado é “equivalente (comparable to)” a modelos de ponta focados em cibersegurança como GPT-5.5-Cyber e Mythos-Preview.

Aqui vai um ajuste para o público de língua chinesa entender uma coisa antes de tudo. A palavra usada oficialmente é “equivalente”, não “superior”. No comunicado também não há nenhum ranking em forma de tabela. Parte da mídia chinesa em caracteres simplificados colocou no título “o desempenho supera GPT-5.5-Cyber”, mas isso não é o que a Sakana AI disse.

Os dois rankings avaliados não medem exatamente a mesma coisa; vale a pena explicar de forma bem direta. CyberGym é um teste feito pela Universidade da Califórnia em Berkeley (UC Berkeley): eles colocam 188 projetos reais de código aberto e 1.507 vulnerabilidades reais nas mãos da IA, para que ela entenda o pacote inteiro do código, acompanhe dependências e raciocine sobre o comportamento em memória, e por fim gere um programa de validação que consiga disparar a vulnerabilidade. CTI-REALM é diferente: exige que a IA leia um relatório de inteligência sobre ameaças, o transforme em regras de detecção que o time de cibersegurança consiga colocar diretamente em produção, e no caminho ainda precisa mapear técnicas de ataque do MITRE e escrever consultas em KQL. O primeiro é “procurar falhas”; o segundo é “proteger as falhas”.

Em junho de 2025, quando o artigo do CyberGym foi publicado, o melhor sucesso do então estado da arte em AI agent era de apenas 11,9%. Mais de um ano depois, sem mudar o tema, o número subiu para 86,9%. Essa inclinação, por si só, é mais digna de atenção do que quem ficou em primeiro lugar.

Não constrói modelo grande próprio

O Fugu-Cyber não é um novo modelo grande treinado do zero pela Sakana AI — e isso é o ponto mais crucial de toda a história.

O núcleo do Sakana Fugu é um sistema de “orquestração de múltiplos agentes”. Em termos simples, ele não “resolve o problema” sozinho; ele atua como escalonador. Depois de receber uma tarefa, ele distribui dinamicamente um conjunto de modelos com especialidades diferentes em três funções: Thinker (pensar), Worker (executar) e Verifier (verificar). Ao final, ele consolida as respostas para formar um único resultado. Para o lado de fora, ele expõe apenas uma API. A lógica de escalonamento vem de dois artigos do ICLR 2026 da Sakana AI, TRINITY e the Conductor. O comunicado oficial diz explicitamente que quais modelos de outras empresas são chamados fazem parte de “informação proprietária” e, por design, não é divulgada para fora.

A família Fugu atualmente tem três versões: Fugu (equilíbrio para o dia a dia), Fugu Ultra (raciocínio complexo) e Fugu Cyber (cibersegurança). Em outras palavras, o lançamento de 21 de julho não é um novo motor: é a mesma estrutura com uma configuração voltada a cibersegurança e condições de uso específicas.

Esse é exatamente o estilo de sempre da Sakana AI. A empresa foi fundada em 2023 em Tóquio por David Ha, ex-pesquisador do Google, e Llion Jones (um dos coautores do artigo de 2017 “Attention Is All You Need”). Sua marca registrada é a fusão evolutiva de modelos e caminhos como o de AI Scientist, algo que “não depende de empilhar poder computacional”. No ano passado, em novembro, o bloco B captou 32 bilhões de ienes (cerca de US$ 200 milhões); a avaliação pós-investimento foi de cerca de 432 bilhões de ienes (cerca de US$ 2,7 bilhões). Entre os investidores há MUFG, Google e Salesforce Ventures, além de In-Q-Tel, um venture ligado ao sistema de inteligência dos EUA. Ver In-Q-Tel na lista de investidores de uma empresa japonesa de modelos de cibersegurança é, por si só, um conjunto bem chamativo.

Preço em duas faixas, o limite está na solicitação do formulário

A forma de cobrança não foi especificada no comunicado oficial em si; na prática, a taxa fica na página do produto da Sakana Fugu em Token Plan. O Fugu-Cyber custa US$ 6 por 1 milhão de tokens de entrada, US$ 36 por 1 milhão de tokens de saída, com entrada em cache a US$ 0,6. Depois que o contexto passa de 272K tokens, ele muda de faixa: entrada a US$ 12, saída a US$ 54 e entrada em cache a US$ 1,2.

Por isso, a história “entrada de US$ 6 a US$ 12 e saída de US$ 36 a US$ 54” que circula por aí não é uma faixa flutuante, e sim um degrau em duas etapas. Na maioria dos casos, o que você paga é US$ 6 e US$ 36. Em comparação com outra versão da família, a Fugu Ultra, que custa US$ 5 e US$ 30, a versão de cibersegurança só fica 20% mais cara.

O verdadeiro limite está no fato de o Fugu-Cyber ser por solicitação: o usuário precisa preencher um formulário explicando o propósito e anexar informações de contato já validadas; o time da Sakana AI faz uma revisão manual caso a caso, e só depois disso libera o acesso. Ao mesmo tempo, o comunicado, junto com a atualização dos termos de uso, deixa claro que é proibido uso abusivo e ofensivo.