
Fugu de Sakana AI demuestra que la próxima frontera no será un solo modelo gigante
Sakana AI ha presentado Fugu, una familia de modelos orquestadores que ha reabierto uno de los debates más interesantes de la Inteligencia Artificial actual: si el salto de rendimiento vendrá de seguir entrenando modelos monolíticos cada vez más grandes o de coordinar varios modelos especializados mediante sistemas multiagente más inteligentes. La idea no es nueva para los equipos técnicos que ya trabajan con LangGraph, CrewAI, AutoGen, MCP, agentes de código, validadores, herramientas externas y flujos RAG. Lo relevante es que Sakana AI ha llevado esa intuición a un informe técnico con resultados medibles. Fugu-Ultra, su variante orientada a máxima calidad, alcanza un 73,7 % en SWE-Bench Pro, por encima del 69,2 % atribuido a Claude Opus 4.8 en la misma




