📰 生成AIニュースメモ

Sakana AI、マルチエージェントモデル「Fugu-Ultra v1.1」を公開

🗓 2026年7月24日#Sakana AI#マルチエージェント#LLM

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⚡ 3行まとめ
  1. 1最新の最先端モデル群を組み込み、v1.0比で最大7.9ポイントの性能向上
  2. 2複数のトップモデルを動的にオーケストレーションする仕組みを単一のモデルAPIとして提供
  3. 3価格はv1.0と同一。ProgramBenchとTerminal Bench 2.1で特に顕著な改善

Sakana AIは、マルチエージェントシステムを一つのモデルAPIとして提供する「Sakana Fugu」の上位モデル「Fugu-Ultra v1.1」をリリースしました。最新の最先端モデルを組み込むアップグレードにより、表示されたすべてのベンチマークでより高い性能を実現し、v1.0比で最大7.9ポイントの向上、特にProgramBenchとTerminal Bench 2.1で顕著な結果を示したとしています。コーディング・エージェントタスク・高度な推論での能力が高まり、価格はFugu-Ultra v1.0と同じまま利用できます。

Sakana Fuguとは: マルチエージェントを一つのAPIに

Sakana Fuguは、世界のトップモデル群を動的に組み合わせて協調させることで、複数ステップに及ぶ複雑なタスクを自動的に解決するサービスです。タスクごとのモデル選択と切り替えはFugu側が担うため、単一のAPIから専門特化型モデル群を利用でき、APIまわりの煩雑さを抑えつつコストパフォーマンスを高められるとしています。データ・プライバシー・コンプライアンスや組織の要件に応じて、モデルプールから特定のプロバイダーやモデルを除外することも可能です。なおGDPR等のEU/EEA固有規制への対応を進めており、現在EU・EEA域内では利用できません。

基盤技術: ICLR 2026の2本の論文

  • TRINITY(進化型LLMコーディネーター) — 軽量な進化型コーディネーターが複数のLLMを複数ターンにわたって統括。各モデルにThinker(思考役)・Worker(実行役)・Verifier(検証役)の役割を割り当て、コーディング・数学・推論・知識の幅広いタスクに応じて作業を適応的に振り分ける
  • Conductor(自然言語でのエージェント統率の学習) — 強化学習で訓練され、自然言語ベースの協調戦略を自ら発見。エージェント間のやり取りの型や要点を絞ったプロンプトの設計により、多様なLLMの集まりが難関推論ベンチマークで単体モデルを上回る

いずれの研究も、人手で設計したワークフローに頼るのではなく、タスクごとの専門エージェントの編成・振り分け・連携をシステム自身が学習できることを示したものです。

モデル構成とベンチマーク

ラインアップはFugu(性能とレイテンシのバランス。日常作業向けの標準モデル)、Fugu Ultra(より広い専門エージェントのプールを連携させて回答品質を最大化。先行ユーザーはKaggleコンペ、論文再現、サイバーセキュリティ分析、文献・特許調査に活用)、Fugu Cyber(セキュリティ分析・脆弱性調査・脅威検知などに特化)の3種で、いずれもOpenAI互換APIから利用できます。

定量評価では、Fugu UltraがSWE Bench Pro 73.7、TerminalBench 2.1 82.1、LiveCodeBench 93.2、LiveCodeBench Pro 90.8、Humanity's Last Exam 50.0、GPQA-D 95.5などを記録し、提供元公表スコアベースのOpus 4.8・Gemini 3.1 Pro・GPT 5.5を多くの項目で上回っています。同社は、2つのFuguモデルは一般利用可能なフロンティアモデルを上回り、Fable 5やMythos Preview(いずれも一般提供されておらず、Fuguのエージェントプールにも含まれない)と肩を並べるとしています。Fugu-CyberはCyberGymで86.9%、CTI-REALMで72.1%に到達し、GPT-5.5-CyberやMythos-Previewなどサイバーセキュリティ特化の主要フロンティアモデルに匹敵するとしています。

定性評価の例として、エージェントに小規模GPTの学習レシピを自律改善させるAutoResearch実験(H100 1基・約14時間・123実験)では、Fugu-Ultraが最良の平均BPB 0.9774±0.0019を達成し、匿名化された3つのフロンティアモデル(0.9781/0.9793/0.9822)をすべて上回りました。ユーザーの声としては、コードレビューで他ツールの約3件に対し20件以上の問題を洗い出した例、通常3〜4日かかる特許動向調査が数時間で完了した例、一つの指示から約4時間の自律作業で論文の読み込み・実装・学習・評価まで行った例、範囲を限定した指示だけで情報収集からXSS/SQLi検査・レポート作成までのセキュリティ評価を一気通貫でこなした例などが紹介されています。

料金

  • Fugu — エージェントが1つの場合は基盤モデルの標準レートのみ。複数エージェント稼働時も積み上げはせず、関与した最上位モデルに基づく単一レートで課金
  • Fugu Ultra — 入力$5/出力$30/キャッシュ入力$0.50(コンテキスト272K超は$10/$45/$1.00)。v1.1とv1.0で共通の一律料金
  • Fugu Cyber — 入力$6/出力$36/キャッシュ入力$0.60(272K超は$12/$54/$1.20)。従量課金プランのみ
  • サブスクリプション — Standard $20/月、Pro $100/月(Standardの10倍の利用枠)、Max $200/月(同20倍)。全プランでFuguとFugu Ultraを利用可能
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🔗 出典(一次ソース)
https://sakana.ai/fugu/
※本記事は一次情報をもとに要約・再構成したものです。詳細は出典をご確認ください。