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Sakana AI发布多智能体系统Fugu：跑分超越GPT5.4与Opus4.6
产品架构基于团队在 ICLR 2026 发表的 Trinity 与 Conductor 论文。系统核心为一个自律学习的轻量级语言模型，无需依靠人工预设的团队角色或固定流水线，而是根据任务难度动态调用 Worker 模型池并分配分工。系统同时支持测试时缩放，具备自适应递归调用能力。模型能够将自身先前的输出作为上下文进行读取，从而在运行中自主识别缺陷并启动纠错工作流，用户可将递归深度作为推理时可调的算力轴。
评测数据显示，在硬核推理与编码基准测试中，Sakana Fugu Ultra 展现出超越前沿单模型的表现。在 GPQAD、LCBv6 与 SWEPro 测试中，Sakana Fugu Ultra 分别取得 95.1、93.2 和 54.2 的成绩，表现优于 GPT 5.4、Gemini 3.1 以及 Opus 4.6 等主流旗舰单模型。