O Japão entrou de vez na corrida global de inteligência artificial. A Sakana AI, startup de Tóquio fundada por pesquisadores que incluem um dos autores do artigo “Attention Is All You Need”, lançou nesta segunda-feira (22) o Sakana Fugu, um sistema de orquestração multiagente que rivaliza com os modelos mais poderosos do mercado, sem depender de um único fornecedor.
Diferente de um modelo de linguagem tradicional, o Fugu não é monolítico. Ele é um orquestrador: um modelo de 7 bilhões de parâmetros treinado para coordenar outros modelos de IA, delegar tarefas, verificar resultados e montar a resposta final. Tudo por trás de uma única API compatível com a OpenAI. O desenvolvedor manda uma requisição e o Fugu decide sozinho se responde direto ou se monta uma equipe de modelos especializados.
O cenário que abriu espaço para o Fugu
O Sakana Fugu coordena múltiplos modelos, o que pode ser mais eficiente para empresas que investem em IA em 2026. Mas os empresários precisam ficar atentos ao paradoxo da IA: muitas vezes os processos internos da empresa não estão preparados para extrair valor real da tecnologia, como já discutimos aqui no Tambotech.
O lançamento do Sakana Fugu não é coincidência. Em 12 de junho, o governo dos EUA impôs controles de exportação que forçaram a Anthropic a bloquear o acesso público aos seus modelos mais avançados, o Claude Fable 5 e o Claude Mythos 5. Esses dois modelos vinham ganhando espaço no mercado, especialmente depois que o ChatGPT perdeu a maioria do mercado de IA para concorrentes como Gemini e os próprios modelos da Anthropic, como publicamos aqui no Tambotech.
Com o bloqueio, empresas e desenvolvedores ao redor do mundo perderam acesso da noite para o dia a dois dos sistemas de IA mais capazes disponíveis. A Sakana AI viu a brecha e construiu o Fugu com um princípio simples: um pool de agentes intercambiável que contorna qualquer interrupção de fornecedor.
O que é o Sakana Fugu e como funciona
“Fugu” significa baiacu em japonês, o sistema se “infla” coordenando múltiplos agentes quando precisa, mas fica compacto para tarefas simples. A aposta da Sakana é diferente do que fazem OpenAI, Anthropic e Google: em vez de modelos cada vez maiores, eles treinaram um modelo menor para orquestrar os gigantes.
O modelo Conductor, base do Fugu, tem 7 bilhões de parâmetros (baseado no Qwen2.5-7B) e foi ajustado com aprendizado por reforço. Não usa regras fixas, a orquestração é aprendida na prática. O pipeline tem cinco etapas: um roteador decide se a tarefa é simples ou complexa, um planejador quebra em subtarefas, um executor chama o melhor modelo disponível, um verificador checa a qualidade e um sintetizador junta tudo.
O sistema gasta em média 1.820 tokens por pergunta e só 3 passos por workflow. É bem mais enxuto que outras abordagens de mistura de agentes, que consomem mais de 11 mil tokens.
Fugu e Fugu Ultra: duas versões
A Sakana lançou duas versões. O Fugu padrão é mais rápido, indicado para codificação, chatbots e code review. O Fugu Ultra é a versão pesada, com orquestração mais profunda para pesquisa científica, cibersegurança e análise de patentes.
Nos testes divulgados pela empresa, o Fugu Ultra marcou 73,7% no SWE-Bench Pro (engenharia de software), 95,5% no GPQA-D (raciocínio científico) e 93,2% no LiveCodeBench. Números que competem com Fable 5 e Mythos 5 da Anthropic, que custavam mais caro e hoje estão bloqueados para novos usuários.
Mais detalhes técnicos segundo VentureBeat
A VentureBeat trouxe mais detalhes sobre o Fugu que o comunicado oficial da Sakana não cobriu. A principal distinção é entre roteamento de modelos e orquestração multiagente. Plataformas de roteamento como Not Diamond, Martian e RouteLLM funcionam como um roteador: analisam o prompt e escolhem um único modelo para responder. O Fugu faz algo diferente: quebra a consulta em partes, intercala raciocínio com delegação e distribui subtarefas para múltiplos modelos em paralelo ou sequência antes de sintetizar a resposta final.
O sistema é baseado em dois artigos acadêmicos apresentados na ICLR 2026, a principal conferência de deep learning. O primeiro, TRINITY, descreve um coordenador leve de 600 milhões de parâmetros que atribui três papéis aos agentes: Pensador (planejamento), Executor (trabalho pesado) e Verificador (checagem). O segundo, Conductor, usa aprendizado por reforço para fazer emergir estratégias de coordenação em linguagem natural, em vez de depender de fluxos desenhados à mão. O Fugu gerencia todo o ciclo de vida da orquestração sem intervenção humana.
A VentureBeat também mostrou testes práticos fora dos benchmarks tradicionais. Em uma partida de xadrez às cegas (sem tabuleiro visível, apenas com a memória do modelo), o Fugu venceu três modelos de fronteira e um motor Stockfish de 2100 de Elo. Em simulação de trading online com uma janela de 50 semanas, o Fugu Ultra teve retorno médio de +19,43% em cinco execuções, enquanto os outros modelos de fronteira ficaram abaixo de +15%. A Sakana ressalta que desempenho passado não garante resultados futuros, mas os números mostram onde a orquestração multiagente faz diferença.
O Fugu é um exemplo prático de Loop Engineering: o sistema descobre o trabalho, distribui para agentes, verifica e decide o próximo passo. A diferença é que, no Fugu, esse loop roda em milissegundos dentro de uma única API.
Preços e disponibilidade
O Fugu está disponível globalmente (menos na União Europeia, ainda se adequando ao GDPR) pelo console.sakana.ai. Os planos mensais vão de US$ 20 (Standard) a US$ 200 (Max), com opção pay-as-you-go para o Fugu Ultra a US$ 5 por milhão de tokens de entrada e US$ 30 por milhão de tokens de saída. Quem assinar até 31 de julho ganha o segundo mês grátis.
O Sakana Fugu aposta em coordenação em vez de tamanho bruto. O Sakana Fugu coloca o Japão no mapa da inteligência artificial de ponta.
Links e referências
Fonte: TecMundo
