Sakana Fugu：把“调度”本身做成了模型

Sakana AI 在 6 月 22 号发了 Fugu，这是这个月最反共识的一次发布。别人都在抢着训一个更大的模型，Sakana 训了一个模型，它唯一的工作就是指挥别的模型。Fugu 是一套多 agent 调度系统，但它以单个基础模型的形态交付，藏在一个兼容 OpenAI 的接口后面。你只调一个 API，背后一个训练出来的“调度官”会把你的 prompt 动态分发给一堆 LLM（包括它自己的递归副本），再把结果综合成一个答案。

标语是“One Model to Command Them All”，卖的就是那个违反直觉的点：一支被好好调度的模型队伍，打得过任何单个模型。旗舰 Fugu Ultra 据称在最难的工程和推理基准上跟 Anthropic 的 Fable 5、Mythos 站在同一档。Sakana 想让你记住的那句话是“前沿能力，但没有出口管制的风险”，这是冲着所有担心被美国前沿模型断供的人说的，一点都不含蓄。

这不是随手攒的东西。它直接来自 Sakana 在 ICLR 2026 上的 TRINITY 和 Conductor 两篇论文，那两篇搞清楚了怎么训一个语言模型去把任务路由给专家 agent、再合并它们的输出。Fugu 就是把这套研究变成了一个你能付费用的产品：输入 5 美元每百万 token，输出 30 美元，外加 20、100、200 美元每月的订阅档。

有个值得坐下来想想的张力。Fugu 说你能靠调度模型摸到前沿，而就在同一周，PlanBench-XL 证明了哪怕是 GPT-5.4 的工具调用规划，一旦工具开始出故障，就会从 52% 崩到 11%。调度很强大，调度又很脆弱，两件事同时成立。Sakana 赌的是强大那一半会赢。发布在 sakana.ai/fugu-release。