Sakana rebuilds Fugu's conductor on an open Gemma 4 base
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ベースモデルに依存しないオーケストレーションに向けて ブログ：https://t.co/nm9Pa0Th13 Sakana Fuguは、マルチエージェントのオーケストレーションを一つの基盤モデルとして提供するプロダクトです。一つのエンドポイントにリクエストを送ると、Fugu自身が処理の仕方を判断しモデル群に適切に タスクを割り振り、単一モデルを超える性能やコスト性能を達成します。 Sakana Fuguは、実際の処理を担う「モデルプール」と、どのモデルにどう任せるかを判断する「指揮者モデル」の二層構造です。モデルプールは当初から入れ替え可能な設計になっています。今回、モデルプールだけでなく、指揮者モデルに関しても、新しくオープンモデルであるGemma 4をベースに訓練し、当社の評価セットで従来と遜色ない性能とコスト削減効果を確認しました。 今後は自社開発モデルをベースとした指揮者モデルにも取り組み、求められるソブリン性の要件に応じてモデルオーケストレーションのポテンシャルをお届けできる体制を整えていきます。
Context
Sakana AI tested replacing the model that directs Fugu's underlying workers. Fugu's original design already allowed the worker pool to change; this experiment examined whether its coordinator could also use a different model foundation. The report describes training that coordinator on Gemma 4 E2B.
On the company's held-out set, the new coordinator achieved 91% accuracy versus 92% for the existing version. Both had a relative cost of 0.68 against a random-routing baseline set to 1. The result supports flexibility in the coordinator's foundation while preserving similar measured performance. It shows comparable cost efficiency to the existing coordinator, rather than an additional cost reduction over it.
- eval — A repeatable test for AI quality — a set of tasks plus scoring — used the way software teams use test suites, because model output is too variable to judge by eyeballing.
- multi-agent — Using several AI agents on one problem — splitting work in parallel, checking each other, or filling different roles like planner and reviewer.
- open weights — A model whose trained parameters are published for anyone to download and run — unlike API-only models you can access but never possess.
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