Sakana Fugu: la IA japonesa que no es un modelo, sino un director de orquesta

/ Japón entra en la carrera

El 22 de junio de 2026, la empresa japonesa Sakana AI lanzó Fugu (y su versión grande, Fugu Ultra). Y propone algo distinto a todos los demás.

Mientras OpenAI, Anthropic o Google compiten por el modelo más grande, Fugu no es un modelo enorme: es un director de orquesta que coordina a muchos modelos distintos.

/ No es un modelo, es "el jefe"

Fugu funciona como un sistema multiagente que te atiende como si fuera un único modelo. Por dentro:

Recibe tu petición a través de una API (compatible con la de OpenAI).

Reparte el trabajo asignando roles: pensador, ejecutor y verificador.

Llama a distintos modelos según lo que mejor convenga… incluso a sí mismo, de forma recursiva.

Une todo y te devuelve una sola respuesta.

Lo interesante: esa "inteligencia de reparto" no está configurada a mano (como en herramientas tipo LangGraph), sino aprendida y metida en los pesos del modelo. Se apoya en dos trabajos de investigación (TRINITY y Conductor) presentados en ICLR 2026.

/ ¿De quién viene?

De gente con mucho peso: Sakana AI fue cofundada por Llion Jones, coautor del paper "Attention Is All You Need" (2017) —el que inventó el Transformer, la base de ChatGPT, Claude y Gemini— y por David Ha, ex jefe de investigación de Stability AI.

/ Los números (con asterisco)

Sakana afirma que Fugu Ultra:

Saca 95,1 en GPQA-Diamond y 73,7 en SWE-bench Pro.

Iguala a Claude Fable 5 y supera a Opus 4.8, GPT-5.5 y Gemini 3.1 Pro en pruebas exigentes.

En una demo, ejecutó más de 100 experimentos en 14 horas con una sola GPU, investigando por su cuenta.

Importante: estas cifras son autoreportadas por la propia Sakana y aún no hay verificación independiente.

/ La letra pequeña

Orquestar varios modelos no es gratis: es más lento y más caro que llamar a un solo modelo. En pruebas reales se han reportado esperas de hasta 30 minutos en tareas complejas.

/ Por qué importa

Fugu plantea una idea que puede cambiar el rumbo: quizá la próxima frontera no sea el modelo más grande, sino el sistema que mejor coordine a muchos. Si tiene razón, el futuro de la IA no será de quien tenga el cerebro más grande, sino de quien sepa dirigir mejor la orquesta.