【AI】Sakana AI、「Fable 5」や「Mythos」に匹敵するAIモデルをリリース、「Fugu」「Fugu Ultra」 [すらいむ★]

Sakana AI、「Fable 5」や「Mythos」に匹敵するAIモデルをリリース、「Fugu」「Fugu Ultra」
複数のAIを連携、『集合知』を得る仕組み、「輸出規制のリスクを負うことなく、フロンティアレベルの実力を発揮する」
長谷川 正太郎

　Sakana AI（株）は6月22日、複数のAIモデルを統合的に制御・運用するAIモデル「Sakana Fugu（サカナ・フグ）」を発表した。
　現在一般提供が開始されており、企業や開発者はSakana AIのコンソール経由で利用可能となっている。
　同社では高性能モデル「Fugu Ultra」について、「Fable 5やMythos Previewと肩を並べる」「輸出規制のリスクを負うことなく、フロンティアレベルの実力を発揮する」などと説明している。

（以下略、続きはソースでご確認ください）

窓の杜　2026年6月22日 15:30
https://forest.watch.impress.co.jp/docs/news/2118969.html

毒にも薬にもなるってやつか

トークンの使用料が半端なさそう。
これって、複数のＬＬＭを動かすんだろ？

>>1
養殖物は毒がないから安心して食べられる

>>1
養殖物は毒がないから安心して食べられる

Sakanaは盛った前科が有るからなぁ...

>>4
それは分からない
腸内細菌として親から受け継いだのが出してるって説もあるし、養殖といえど完全に隔離できているわけでもない
なので今でも調理に免許が必要

名前が胡散臭い

そんなニセモンだらけの？

誰も相手にしてない件について

>>7
毒がないことはわかっている
天然ものが混入するリスク（過失または故意）が排除できないからだろ

>>7
フグの毒は食べた餌による生物濃縮であって、フグ自体が体内で生成したものではないので食べさせる餌を管理出来れば無毒のフグが育つ

>>1
Sanae AIに空目

不具合 出そう

Loop-thinkingのフォロワーが出てきました　あと、スパースアテンションがもっと出てきます

アメリカや中国の物量に頼ったAIとは違う設計で楽しみ

み
な
さ
か
な

出世魚の名前にしておくとバージョンアップで名前を変える際に楽だと思う。

AIって検索エンジンと同じで競争過多の挙句最終的にはただになるから大して儲からないのでは？と思う

sakana.aiはanthropicの対極の企業姿勢だよ
BSフジプライムニュースの「新型軍国主義と日本を批判、ステルス化する中国式認知戦」ってタイトルな6月3日にSakana AI国際政治アナリストという肩書きの
石井順也というひとが出てた
世界が注目する日本初のスタートアップで防衛・インテリジェンスを担当
という説明だった

アンソロが憲法AIを掲げるのと正反対

AI技術やって話はとんと聞かない中で
防衛・インテリジェンス担当とかでてくるのはなぜ？
おもてたら
G7には創業者CEOが高市同行して世界のトップAICEOたちとミーティングしたとかね

>>20
この防衛インテリジェンス担当見て
サカナの狙いはパランティアなんだな
と理解した

>>18
おしりきまってるのにそれおかしくね？

>>16
Sakana AIのアプローチは、進化知能と集合知能に焦点を当てており、複数のAIモデルがタスクで連携することで、個々の性能を超えた能力向上を実現しています。同様の技術を持つ企業としては、OpenAI、Anthropic、Mistral AIなどがあり、これらも高度なAIシステムとモデルを開発しています。

Sakana AIのアプローチ
Sakana AIは、進化と集合知を中心とした独自のメソッドを採用しています。このアプローチにより、複数のAIモデルがタスクで連携し、単一モデルでは達成できないほどのパフォーマンスを大幅に向上させることができます。Sakana AIは、様々なモデルの強みを活用することで、より堅牢で高性能なAIシステムの構築を目指しています。

Sakana AIのアプローチの主な特徴
マルチモデル連携：異なるAIモデルが連携し、それぞれの強みを結集して複雑な問題に取り組みます。

進化的手法：自然界にヒントを得た手法を用いて、既存のAIモデルを「繁殖」させることで新たなAIモデルを開発します。これにより、AI開発の民主化が進み、膨大な計算リソースの必要性が軽減されます。

集合知への注力：多様なAIモデルが連携することで、人間チームが協働によって優れた成果を上げるのと同様に、より大きな成果を達成できるという考えに基づいています。

類似技術
Sakana AIのアプローチは、AI分野における他の主要な技術と類似しています。主な競合企業は以下のとおりです。

企業概要
OpenAI：汎用AIシステムおよびモデルを開発しています。

Anthropicは、公共の利益となるAIの研究と製品開発に注力しています。

Mistral AIは、様々な分野にわたるAIシステムの開発と導入を行っています。

これらの企業は、Sakana AIの革新的な戦略と同様に、高度なAIシステムとモデルの研究開発にも取り組んでいます。

Sakana AIの協調型アプローチ、例えばMulti-LLM AB-MCTSメソッドは、複数のAIモデルがそれぞれの強みと偏りを組み合わせることで、単一モデル単独では解決できないような複雑な問題をより効果的に解決することを可能にします。このメソッドにより、ChatGPT、Gemini、DeepSeekといった最先端のAIモデルが連携し、解決策を再検討し、多様な推論を活用することで、より良い成果を達成できます。

Sakana AIは、特に集合知とマルチモデル連携における革新的なAI研究開発に注力している一方、OpenAI、Anthropic、Mistral AIはAI製品とサービスの展開においてより実績がある。各社にはそれぞれ独自の強みがあり、Sakana AIは自然から着想を得たアプローチと協調型AIシステムを重視している。

AIシステムにおける集合知の利用に伴う潜在的なリスクとは何でしょうか？

AIシステムにおける集合知の利用に伴う潜在的なリスクには、非効率性、不正確性、そして差別的扱いやプライバシー侵害といった有害な結果が生じる可能性などが挙げられます。さらに、個人データの悪用や、権力と経済的利益が少数の人々の手に集中することへの懸念もあります。

つまり
集合知とは聞こえがいいが
パランティアのようにさまざまなデータを突っ込んで
分析解析する
と言ってるようにも取れるから
中国脅威分析専門家を抱えるのと符合する

JRのSuicaデータとか合わせるんじゃないのか？とか

Sakana.aiの​​Fuguは、単一モデルのように動作するマルチエージェントオーケストレーションシステムとして設計されています。

モデルの選択、委任、検証、合成を内部で動的に管理することで、様々なAIエージェントを連携させ、複雑なタスクを効率的に処理することを可能にします。

Claude CodeやOpen AI Codexとおなじ

SDXL　flux　zimageなら知ってる！

Fuguは、一般的な意味での基盤となるLLMではありません。Fuguは、1つ以上のLLMを内部で使用し、それらを調整（委譲、検証、合成など）して、最終的に単一の回答または成果物を返すオーケストレーションレイヤー／ラッパーです

なのに
MythosやFableと比べてる>>1のはなしは
科学板らしいフェイク

Fugu：複数のモデル/エージェントワーカーを単一のエンドポイントにルーティングするオーケストレーションレイヤー。

Claude Code：自律的なコーディング/編集ワークフローとプロジェクトのメモリ/コンテキストに最適化されたマスターループを備えたエージェントハーネス。

Codex：構造化されたツール呼び出しと承認機能を備え、複数のインターフェースで確実に動作するように設計されたエージェント、サンドボックス、プロトコル/ハーネス。

【AI】Sakana AI、「Fable 5」や「Mythos」に匹敵するAIモデルをリリース、「Fugu」「Fugu Ultra」 [すらいむ★]

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0001 すらいむ ★ 2026/06/23(火) 00:04:47.05
Sakana AI、「Fable 5」や「Mythos」に匹敵するAIモデルをリリース、「Fugu」


AIモデル！
科学板！！！
窓の杜！！！

日本！！！

このFugu相当のものは？

Assuming you mean “same level” as Fugu = orchestration/wrapper layer (not the base LLM), here are 10 examples of orchestration frameworks/platforms that sit in that role:

LangGraph
Microsoft AutoGen
CrewAI
LangChain Agents (Agent executor / routing)
Semantic Kernel (SK) agent orchestration
Temporal (for agent/workflow orchestration)
AWS Bedrock Agents / Agent runtime
Google Vertex AI Agent Builder (agent orchestration)
OpenAI Swarm (multi-agent orchestration pattern)
NVIDIA NeMo Agent (agent orchestration/framework)


「同レベル」とは、Fuguのオーケストレーション/ラッパー層（ベースとなるLLMではない）を指すと仮定すると、その役割を担うオーケストレーションフレームワーク/プラットフォームの例を10個挙げます。

LangGraph
Microsoft AutoGen
CrewAI
LangChain Agents（エージェント実行/ルーティング）
Semantic Kernel（SK）エージェントオーケストレーション
Temporal（エージェント/ワークフローオーケストレーション用）
AWS Bedrock Agents / Agentランタイム
Google Vertex AI Agent Builder（エージェントオーケストレーション）
OpenAI Swarm（マルチエージェントオーケストレーションパターン）
NVIDIA NeMo Agent（エージェントオーケストレーション/フレームワーク）

まず
正しくその位置付けを広報できていないことが
何よりも日本の現状として悲しい

製品力どころか
製品の位置付けを見極める回りの目がないに等しい

これでAI投資をしているなら詐欺にあうのは確定

>>34
ここのOpenAI Swarm とOpenAI Codexとの違い

Codex vs Swarm (OpenAI):

OpenAI Codex：ソフトウェアタスク（コードの記述/編集、テストの実行、プルリクエストの提案など）を実行するためのコーディングエージェント製品。通常、サンドボックス/ワークスペースとAGENTS.mdなどの開発者ワークフロー規約を使用します。

OpenAI Swarm：オープンソースの軽量マルチエージェントオーケストレーションライブラリ（教育用）。明示的なハンドオフ（あるエージェントが別のエージェントに処理を引き継ぐ）によって複数のエージェントを調整します。呼び出し間でステートレスであり、シンプルなエージェント調整プリミティブに基づいて構築されています。

Codexはタスクを実行するソフトウェアエージェント、Swarmはエージェントを中心とした独自のオーケストレーションを構築するために使用するマルチエージェントルーター/ハンドオフフレームワークです。

前科的なのがあるから信用出来ない

>>35
いや今までも自分からやらしてるからさぁ
大人しくAIシンクタンクやってればいいのに金集めたいんだろ

そのうちサザエ、タラオ、マスオ、そしてIsonoもでるのか

まだあったんだ、サカナAI

海外でもかなり話題になってるな
現状は遅いわすぐにトークン使い切るわで厳しいみたいだけど日本のAI開発には大きな前進か
PLAMO3もリリースされたしな

そろそろ画像生成AIも驚愕するようなモデルをだしてほしい

過去の日本のAV女優を網羅して動画生成できるようにすれば爆発的に人気が出る

folder5?

folder5?

誰も信用してないだろ、こんなん

カッパAI

国産AIサカナとかイケるわけねーだろ
日本はフィジカルAIに特化しとけ

>>44
ここ数週間でモザイク外しの能力が上がってきた

Tsuna Sashimi

複数のOPEN/CLOSED AIモデルを統合って
それどっかに技術革新あるの？
なんで合わせたら高性能モデルを超えると？

>>18
スイカゲーム式だとスイカのあと消滅するな

こんなくだらない会社が日本のAIの顔なのは恥に過ぎない。
投資家たち大丈夫？

Switchpoint Routerというものがあってだな

公金も入ってるんだろ
とりあえず動くだけでぎじゅ
ドブ金

日本人の脳をネットワーク化して集合知を作ろうぜ

>>41
G7 Evian Summit Working Lunch on "Ensuring Safe, Rapid, and Efficient AI Adoption" (Summary)
June 17, 2026

Ms. TAKAICHI Sanae, Prime Minister of Japan, attended the Working Lunch on “Ensuring Safe, Rapid, and Efficient AI Adoption” of the G7 Evian Summit, held for approximately 110 minutes commencing at 1:55 p.m. on June 17 (local time. 8:55 p.m. on June 17, Japan time). The overview of the meeting is as follows.
6. CEOs from Anthropic, Black Forest Labs, Cohere, Domyn, Google DeepMind, Meta, Mistral, OpenAI, Sakana AI, Salvum AI, Synthesia, and Salesforce also participated in this working lunch.
japan.kantei.go.jp/105/diplomatic/202606/17evian2.html

>>18
サッパとかフッコか？
めちゃ使えなそうなんだが

ここは国防にも関与してるからな
将来的にはこのオーケストラ型AIが自衛隊の指揮官となり複数のAI兵器を束ねて動かしたりできるだろう

>>60
中身がないのに頭大丈夫か？

>>52
集合知とかアンサンブル学習の原理だろ
海外でも先週、おないコンセプトのAIが発表されてるから、まぁ革新性があるってことじゃね

【AI】複数のAIを組み合わせてClaude Fable超えの性能を実現するシステム「Fusion」
https://egg.5ch.io/test/read.cgi/scienceplus/1781617475/

エヴァンゲリオンでなんかこんなの無かったっけ
３体の合議制ai

AIを開発したんじゃなくって
なおかつfusionみたいなシステムでもなく
ただのどのAI使うかを勝手に割り振ってくれるだけのシステム？

>>63
メルキオール　バスタール　カスパー
東方の三博士

sakana　AIのsakanaって魚？
fuguってフューガかと思ったらフグだってw

フグ田サザエ

どんな回答もしてくれるけどギョギョギョーー！！とか言う

>>13
パヨパヨ病

GPT-5.5+といった程度でさすがにFable5の足元にも及ばん

フグ計画だな

フーガってどっかで聞いたことあると思ったら車の名前か
風雅

モーターの名前みたいだな。烈風

こういうのに長期需要があるとは思えない
OpenAIやGoogleやアンソロが自社で内製してしまえば、間にいる有象無象のルータービジネスは一瞬で全滅しそう

海外じゃ高すぎるって酷評らしいね
技術があれば個人でも出来るレベルのことだし

プロンプトを解析して振り分けると聞くと立派に聞こえるがその中身は検閲じゃん
それでこそソブリン
中華思想？

指向性エネルギー兵器を使用している者は宇宙にも逃げると話していたので対応技術が完成してきています
※殺人もしている組織が話していたのですが対応策が取れそうです！

指令からわずか16時間で衛星配備、Rocket Labが防衛の常識を破壊する
2026年6月24日
https://xenospectrum.com/tactically-responsive-space-victus-haze-rocket-lab/
今回のVICTUS HAZEミッションにおいて達成された成果は、その前回の記録をあらゆる指標で凌駕するものであった。Rocket Labは、米国宇宙軍のSpace Safariプログラムオフィスから「Notice-to-Launch（NTL：打ち上げ通知）」の指令を受領した後、直ちに事前に準備されたペイロードを統合し、燃料を充填し、未知の軌道要素に対する弾道計算を再構築した。この一連の作業を経て打ち上げに至るまでの時間は16時間42分であり、Victus Noxの記録を10時間以上（約37%の短縮）も上回る成果である。軍の厳格な要件を満たしながらこのスピードを実現したことは、高度に洗練されたロケット運用能力を物語っている。
さらに特筆すべきは、軌道に投入された「Pioneer」衛星の初期稼働確認（コミッショニング）作業が、要求水準であった「72時間以内」を大きく下回る37時間36分で完了したことである。この短縮された時間は、単にロケットの打ち上げプロセスが効率化されただけでなく、衛星プラットフォーム自体の自律性と地上システムとの統合性がかつてない水準に到達していることを示している。機体の電源投入から各種センサーの校正、通信リンクの確立に至るまでのステップが、人の介入を最小限に抑えながら迅速に処理されるメカニズムが実証された形である。
このプロセスにおいて両機は未知の物体への安全な接近を試みる。その際、ローレンス・リバモア国立研究所（LLNL）が開発した高度な光学ペイロードによる対象の特性把握や、宇宙領域認識（Space Domain Awareness、SDA）の戦術検証が行われる。宇宙空間でのRPOは、地球上の空気抵抗や摩擦の直感的な物理とは異なる厳密な軌道力学に基づくため、わずかな計算の狂いが致命的な衝突を招く。このような高度な作戦を、打ち上げから72時間以内に開始できる体制を整えたことは、軌道上で発生しうる物理的干渉に対する実践的な対抗策が確立されつつあることを意味している。
比較項目
従来の軍事衛星配備
VICTUS NOX (2023年)
VICTUS HAZE (今回)
目標達成時間
数ヶ月〜数年
約27時間
16時間42分
ミッションの性質
静的な計画に基づく定点配備
単一衛星の迅速な軌道投入
複数機による動的な近接運用（RPO）
ターゲット環境
予測可能で安定した軌道
非競合的な環境
未知の脅威を模した模擬交戦環境
システムの統合性
複数企業による分業・階層化体制
打ち上げと衛星提供の分離
単一企業による垂直統合（Pioneer側）

三菱重工の500kW級水素エンジン発電セット、実用化可能な技術成熟度に到達
2026/06/23 16:05
https://news.mynavi.jp/techplus/article/20260623-4619109/

ワイヤレス給電でロケット燃料をゼロに 計測実験成功で研究が一歩前に
2020/04/21
media.dglab.com/2020/04/21-wireless-01/

不遇なことになりませんように…

まあ出資者向けだろ
もう雌雄を決した今まだ投資してるか知らんけど

アメリカは自国のAIを各国に自由に使わさない
当然国防は海外のAIに頼れない

不具とは…

国産AIって結局こういう
オーケストレーションのレイヤーだけ作って
欧米モデルに依存したものになるんだろうな

Fable5はこの仕組みをバックグラウンドでぶん回して
十分に自己改善ループさせた後の結論を出力する仕組みだったけど
こっちはどこまでやるのかな

少しでもいいから無料で試せるようにした方がいい
本当にMythosと同性能ならそれくらいの金はどこかから調達できるんじゃないのか

パチ臭い

Mythosと違って扱いやすいAIになってるんじゃね、コード面では
UIというか技術伝搬で割と改善できる余地あるからねアレ

>>79
つまり最弱の未来

EUハブにすなよ欧州熟女に嫌われたらどうすんねん

お試しの制限が多くて、多くが離脱するでしょね。その点で既に負けてる。

回答率が高いのは間違いない
色々な分野での悪人を実名、理由付きでちゃんと答えた。

>>85
Mythosと比較してる
おまえ勘違いしてる
記事がそーゆー勘違いを誘発させるように書いてる
その詐欺的宣伝にのせられてるぞ

似た勘違いするやつ多数がMicrosoftのコパイロット
こっちはオーケストレーターじゃなくユーザーインターフェースのみ

しかしコパイロットもオーケストレーターにするとオレ予測するよ

AIまで開発するなんて
やっぱサカナクションはスゲーな

>>91
githib copilotが既になってる
copilotも色々報道されてるが
MS製品は使ってないからさっぱり分からん

これはさかなクンの方だよ

>>93
GitHub Copilotは厳密にはAIオーケストレーターではありません
ソフトウェア開発タスクのために複数のAIエージェントを管理するGitHub Copilot Orchestraのようなオーケストレーションシステムと連携して動作することはできます

とかいう話
これがそれ
https://github.com/ShepAlderson/copilot-orchestra

GitHubはMS買収してかなり経つからそもそもMSだよ
買収時点でMS嫌いはAtlassian GitLabに移ったりしてたくらい
Arom エディタも終わったし代わりにVSCodeだけど
しかも今年なる頃かなりMSの縛りがキツくなってきたと言われてる
Azure + GitHubとAIエージェントをビジネスユーザーの中心にするらしく

並列管理のないやつはassistantと呼んでる

Sakanaは反応がめちゃくちゃ遅いよな
重複した回答を並べるし、あと理解力が乏しい

問題解決の最善策は「解決できる人を連れてくる」なのです
つまり、日本は「他のAIを使いこなすAI」を開発すれば良いのです。

コードの読み込みのミスが目立つなので、怖くて修整まで使えない

>>95
MSはもう3割くらいしか株持ってない

海鮮丼リリースはいつか

他人のLLMを又借りするだけなのに金取るんかよ
こんなのローカルLLMで構築出来るだろ

sakana マジですごくなってきた　ギョギョギョだわ

多重下請け
中抜き…


さすが日本人の発想だわ

非常に惜しい、ちょっとした修正を頼んだ時もバグが出る。
何かがちょっと甘い

>>102
本家AI企業同士が結託してこの質問はどれが担当と統計的に振り分けるならともかく、どうして第三者企業のSAKANAがそれが的確に出来るのか疑問なんだけど