Cahid Arda Öz 這篇文章把 Sakana Fugu 拆成兩個層次：Fugu 是基於 TRINITY 的快速 router，用小 backbone 加 tiny head 在單次 forward pass 裡選 worker；Fugu-Ultra 則是 Conductor，會寫出 subtasks、workers、access list 形成多 agent workflow。真正新意不是新 frontier weights，而是把模型能力組合放到 behavior layer。
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Nate Herk 實測 Sakana AI 的 Fugu Ultra，結論比標題更冷靜：它不是比 Fable 或 Opus 更聰明的新單一模型，而是一個會把任務分派給 Opus、GPT、Gemini 等模型的 orchestration API。實測中 38 項任務有 36 項平手，但 Fugu 約慢 4.5 倍、貴 5 倍。真正值得注意的不是這次工具是否必用，而是多模型調度與單位經濟會成為 AI 工具選型的新基本功。