TL;DR:

• Sakana AI lanzó el 22 de junio de 2026 Fugu y Fugu Ultra, un sistema multiagente que se usa como un solo modelo a través de una API compatible con OpenAI.
• Según las cifras que publicó la propia Sakana, Fugu Ultra se codea con Fable 5 y Mythos Preview de Anthropic; pero esos modelos ni siquiera están en su pool y la comparación no es un duelo directo.
• El gancho comercial es esquivar el riesgo que dejó sin Fable 5 ni Mythos a los usuarios extranjeros: si un proveedor cierra el acceso, Fugu enruta el trabajo a otro modelo.

La startup japonesa Sakana AI lanzó este 22 de junio de 2026 a Sakana Fugu, un sistema de orquestación multiagente que por fuera se comporta como un solo modelo: el usuario llama a una sola API y Fugu decide si resuelve la tarea por su cuenta o arma un equipo de modelos de frontera para repartirla. La compañía sacó dos versiones, Fugu y Fugu Ultra, y sostiene que la segunda se codea con Fable 5 y Mythos Preview —los modelos más potentes de Anthropic— en pruebas de programación, razonamiento y ciencia. Conviene leer esa afirmación con calma: las cifras las reportó la propia Sakana, y ni Fable 5 ni Mythos forman parte del grupo de modelos que Fugu coordina, porque siguen sin acceso público. El gancho apunta a quienes quedaron fuera del juego: rendimiento de frontera sin el riesgo de que un control de exportación apague el servicio de un día para otro.

Sakana Fugu es un sistema multiagente que se usa como si fuera un único modelo. Mandas una petición a un endpoint y el sistema decide cómo resolverla: la contesta directo cuando con eso basta, o convoca y coordina a un grupo de modelos especializados cuando la tarea pide más. La selección de modelos, la delegación, la verificación y la síntesis ocurren puertas adentro, así que la complejidad de un sistema multiagente nunca llega al código del desarrollador.

Lo que lo hace posible es que Fugu es, él mismo, un modelo de lenguaje entrenado para saber cuándo delegar, cómo deben hablar entre sí los agentes y cómo juntar todo en una sola respuesta. Puede llamar a otros modelos de un "pool" de agentes e incluso invocarse a sí mismo de forma recursiva.

Un modelo que llama a otros modelos, no uno más grande

La apuesta de fondo va contra la corriente de los últimos años. En lugar de entrenar un modelo cada vez más grande, Sakana entrena un coordinador que reparte el trabajo entre los mejores modelos disponibles y esquiva los puntos débiles de cada uno. La empresa no llega de cero a esto: su agente de programación ALE-Agent terminó en el puesto 21 entre mil expertos humanos en una competencia de código, según The Decoder, y la base técnica de Fugu sale de dos investigaciones que presentó en la conferencia ICLR 2026, Trinity y Conductor.

Detrás está un nombre de peso. Sakana AI fue fundada por los exinvestigadores de Google Llion Jones y David Ha. Jones es uno de los autores del paper de 2017 "Attention Is All You Need", el que dio origen a la arquitectura Transformer que sostiene a casi toda la IA generativa actual.

Al arrancar, Fugu viene en dos sabores pensados para cargas distintas:

• Fugu: equilibra rendimiento y baja latencia. Es el modelo por defecto para el día a día —programación, revisión de código, chatbots— y deja excluir agentes específicos del pool para equipos con requisitos de privacidad o cumplimiento.
• Fugu Ultra: ajustado para máxima calidad en problemas difíciles de varios pasos. Los primeros usuarios lo pusieron a investigar, reproducir papers científicos, analizar ciberseguridad y rastrear patentes y literatura técnica.

Las cifras las puso Sakana, y los rivales ni están en la cancha

Aquí es donde toca frenar. Sakana reporta números de primera línea, pero son sus propios números. En la tabla que publicó, comparando contra los modelos de acceso público que usa por dentro, Fugu Ultra queda así:

• SWE-Bench Pro (programación): 73.7, frente a 69.2 de Opus 4.8, 58.6 de GPT-5.5 y 54.2 de Gemini 3.1 Pro.
• TerminalBench 2.1: 82.1, contra 74.6 de Opus 4.8.
• GPQA-Diamond (ciencia): 95.5, por encima de los tres.
• Humanity's Last Exam (razonamiento experto): 50.0, apenas arriba de los 49.8 de Opus 4.8.

La afirmación más fuerte —que Fugu Ultra se codea con Fable 5 y Mythos Preview— viene con una advertencia que la propia Sakana deja por escrito: esas puntuaciones son las que reportaron los proveedores de cada modelo, no un duelo directo en el mismo entorno de prueba. Y Fable 5 y Mythos ni siquiera están en el pool de Fugu, porque no tienen acceso público. La cobertura especializada lo resumió con crudeza: son cifras del fabricante, no un marcador verificado por terceros. La pregunta que dominó las primeras reacciones fue directa: ¿esto es un orquestador de verdad o un "wrapper" con buena presentación?

Por qué este lanzamiento le habla directo a México, España y LATAM

El argumento de venta de Fugu no es abstracto para el lector hispanohablante. El 12 de junio, el gobierno de Estados Unidos emitió una directiva de control de exportaciones que obligó a Anthropic a cortar el acceso a Fable 5 y Mythos para cualquier persona extranjera, dentro o fuera del país. Para cumplir, la empresa terminó apagando ambos modelos a nivel global. Dicho de otro modo: los usuarios de México, España y América Latina fueron, literalmente, los que se quedaron sin esos modelos.

Sakana enmarca a Fugu como el seguro contra ese tipo de apagón. Si un proveedor restringe el acceso, el sistema redirige el trabajo a otro modelo del pool. En su anuncio, la compañía lo planteó sin rodeos:

"Para una organización o una nación, depender de las APIs de una sola empresa para infraestructura crítica, finanzas o gobernanza es una vulnerabilidad real. Este riesgo ya no es una posibilidad hipotética, sino una realidad."
— Sakana AI, en su anuncio de lanzamiento

El matiz que añaden los analistas: enrutar no es lo mismo que soberanía. El rendimiento real de Fugu depende por completo de qué modelos tenga en el pool. Si varios de los grandes proveedores cierran el grifo al mismo tiempo, las opciones de Fugu también se encogen. Sube la resiliencia; no garantiza independencia.

Disponible hoy, con una beta de casi 500 usuarios detrás

Fugu y Fugu Ultra están disponibles desde hoy a través de una sola API, con planes de suscripción para uso cotidiano y un esquema de pago por uso para cargas más pesadas y empresariales. Antes del lanzamiento, cerca de 500 usuarios probaron el sistema en flujos de trabajo reales, según Sakana, y la compañía dice que donde más brilló fue en tareas largas y enredadas: investigación automatizada, análisis de seguridad y revisión de código.

Un ingeniero de software que lo usó para revisar código contó que, donde otras herramientas marcaban unos tres problemas, Fugu sacó a la luz más de veinte. Otro de los primeros usuarios, un ejecutivo de una plataforma empresarial, destacó algo más sutil: que Fugu mantuvo una identidad estable a lo largo de sesiones largas, sin desviarse como suelen hacer otros modelos.

El lanzamiento de Fugu reabre una pregunta que vale más que cualquier tabla: si el próximo salto de la IA vendrá de entrenar modelos más grandes o de coordinar mejor los que ya existen. La respuesta no la dará un benchmark publicado el día del estreno, sino las pruebas independientes y el uso real en producción. Y para quien se quedó sin Fable 5 ni Mythos hace diez días, un orquestador que sabe esquivar un apagón resulta atractivo justo porque el apagón ya ocurrió.

Fuentes: 1, 2