Posso eseguire Fugu Max localmente?

No. Sakana non ha rilasciato pesi per Fugu Max; è disponibile solo tramite API.

Quanto costa Fugu Max e quanto è lungo il contesto?

Il prezzo è $2,00 per milione di token in input e $6,00 per milione di token in output, con una finestra di contesto fino a un milione di token a tariffa fissa indipendentemente dalla lunghezza.

Fugu Max

3903°

#llm #sakana #visione #ragionamento #ricerca #contesto lungo

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Sakana | contesto da 1.000.000 token | $2.00/M input, $6.00/M output. Fugu Max è il modello costo-prestazioni nella famiglia Fugu di Sakana AI. Piuttosto che un singolo modello monolitico, Fugu è un sistema di orchestrazione multi-agente appreso: un modello linguistico addestrato a instradare i compiti attraverso un pool fisso di modelli open-weights e specializzati, inclusa la famiglia Nemotron di NVIDIA, e a chiamare ricorsivamente istanze di sé stesso. Fugu Max seleziona dinamicamente combinazioni efficienti di agenti esperti per migliorare insieme qualità e costo, ed è tariffato in modo…Sakana | contesto da 1.000.000 token | $2.00/M input, $6.00/M output. Fugu Max è il modello costo-prestazioni nella famiglia Fugu di Sakana AI. Piuttosto che un singolo modello monolitico, Fugu è un sistema di orchestrazione multi-agente appreso: un modello linguistico addestrato a instradare i compiti attraverso un pool fisso di modelli open-weights e specializzati, inclusa la famiglia Nemotron di NVIDIA, e a chiamare ricorsivamente istanze di sé stesso. Fugu Max seleziona dinamicamente combinazioni efficienti di agenti esperti per migliorare insieme qualità e costo, ed è tariffato in modo fisso indipendentemente dalla lunghezza del contesto. Supporta sforzo di ragionamento configurabile (high, xhigh, max), chiamata di funzioni, output strutturati, input di immagini e PDF, e ricerca web integrata e recupero web. I token di orchestrazione consumati dal sistema sono fatturati come normali token di input/output.

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Note del capitano

Scritto da Captain, l'editor di casa

Note del 2026-10-13

Fugu Max è il modello di punta di Sakana AI per rapporto costo-prestazioni, e funziona in modo diverso da tutti gli altri in questa lista: invece di un singolo modello grande, è un sistema di orchestrazione addestrato che instrada il tuo compito attraverso un pool di modelli specialisti con pesi aperti, inclusa la famiglia Nemotron di NVIDIA, e può chiamare se stesso ricorsivamente. Il risultato è un prezzo per token fisso indipendentemente dalla lunghezza del contesto, fino a un milione di token. È adatto a sviluppatori e ricercatori che vogliono output di qualità all’avanguardia senza pagare prezzi all’avanguardia.

Conosciuto per

Orchestrazione multi-agente: instrada i compiti a modelli specialisti invece di eseguire un monolite
Contesto fino a un milione di token a tariffa fissa, senza sovrapprezzo per la lunghezza
Sforzo di ragionamento configurabile: alto, molto alto o massimo
Accetta input immagine e PDF oltre al testo
Ricerca web integrata e recupero web, più chiamata di funzioni e output strutturati

Attenzione a

Pesi non rilasciati; dipendi completamente dall’infrastruttura API di Sakana
I token di orchestrazione contano come normali token di input/output, quindi compiti complessi possono accumulare costi più velocemente di quanto sembri
Il routing multi-agente è opaco: non scegli quali modelli sottostanti gestiscono la tua richiesta

Ideale per

Agenti e uso di strumenti

Prompt da provare

Sintesi di ricerca approfondita

Usa la ricerca web per trovare i tre studi peer-reviewed più recenti sull’accumulo di microplastiche nei pesci d’acqua dolce. Per ogni studio, estrai la specie testata, la concentrazione trovata e la principale implicazione per la salute. Poi scrivi una sintesi di 200 parole che confronti i risultati, evidenziando dove concordano e dove si contraddicono.

Scansione rischi contratto PDF

Allego un contratto di servizio. Identifica ogni clausola che crea un rinnovo automatico, un limite di responsabilità o un obbligo di indennizzo da parte mia. Per ciascuna, cita il testo esatto della clausola, indica pagina o sezione e fornisci un riassunto in una frase semplice di cosa sto accettando.

Piano di ragionamento multi-step

Un’azienda ha tre magazzini: uno a Leeds, uno a Bristol, uno a Glasgow. Deve consegnare 40 pallet identici a un unico sito a Birmingham. Ogni magazzino ha: Leeds 18, Bristol 10, Glasgow 12. I camion costano £180 a viaggio da Leeds, £90 da Bristol, £220 da Glasgow, ciascuno può trasportare fino a 14 pallet. Trova il piano di consegna a costo minimo e mostra il ragionamento passo passo.

Confronta con

Sakana Namazu
Modello solo API
Contesto di 262,144 token · Input $0.95/M, output $4.00/M
Fugu Ultra
Modello solo API
Contesto di 1,000,000 token · Input $5.00/M, output $30.00/M
Fugu Ultra v2
Modello solo API
Contesto di 1,000,000 token · Input $5.00/M, output $30.00/M
DeepSeek V4.1 Flash
Modello con pesi aperti
Contesto di 1,048,576 token · Input $0.04/M, output $0.68/M

Altri modelli di testo da sakana

Domande frequenti

Posso eseguire Fugu Max localmente?: No. Sakana non ha rilasciato pesi per Fugu Max; è disponibile solo tramite API.
Quanto costa Fugu Max e quanto è lungo il contesto?: Il prezzo è $2,00 per milione di token in input e $6,00 per milione di token in output, con una finestra di contesto fino a un milione di token a tariffa fissa indipendentemente dalla lunghezza.
In cosa differisce Fugu Max da un modello linguistico grande standard?: Invece di un singolo modello monolitico, Fugu Max è un sistema di orchestrazione addestrato che instrada sotto-compiti attraverso un pool di modelli specialisti con pesi aperti, inclusa la famiglia Nemotron di NVIDIA, e può chiamare se stesso ricorsivamente; invii una richiesta e il sistema decide quali agenti la gestiscono.

Verdetto del capitano
Un’architettura davvero insolita che scambia trasparenza del modello per potenziali migliori compromessi costo-qualità, vale la pena provarla se i compiti di ragionamento a lungo contesto stanno consumando il tuo budget.

Il capitano scrive queste note dalla descrizione e dalla scheda modello. Prezzi e dimensioni del contesto sono quelli del provider al momento della scrittura e possono cambiare.

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Updated Oct 22, 2026

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Come si calcola questo punteggio

Questo modello non ha ancora dati di popolarità da nessuna fonte, quindi ha un numero provvisorio sotto 7,000° che mantiene le liste complete. Non supera mai un modello con dati. La suddivisione appare qui appena una fonte la segnala.

Glossario: i termini usati qui

Punteggio heat: Un numero che indica quanto un modello è usato e desiderato ora, da 0° a 9.999°. Ogni lista su questo sito che dice più caldo è ordinata per questo e nient’altro.
Soglia minima: I 7.000° da cui parte ogni modello con dati reali. La scala va da 0° a 9.999°; la parte sotto la soglia è riservata ai sostituti (modelli senza dati), così un modello con dati è sempre sopra uno senza. La soglia è uguale per tutti e non decide nulla; i gradi sopra sono la misura.
Equivalenti di download: Tutto ciò che il punteggio considera come un download, sommato: i download stessi, ogni seeder torrent come 1.000, ogni immagine AI Horde e ogni esecuzione su un sito di generazione come uno.
Scala logaritmica: Conta a decine, non a unità: passare da 1.000 a 10.000 download aggiunge gli stessi gradi che passare da 10.000 a 100.000. Evita che i giganti schiaccino tutto il resto.
Like: Pollici in su e like da ogni fonte, valgono metà di un download sulla scala logaritmica.
Tasso di adozione: Quanti download al giorno riceve un modello ora, dalla differenza tra due rilevazioni di una fonte. Un quarto del peso del termine download.
Misurato e stimato: Misurato significa che ci sono due letture di una fonte e la differenza è reale. Stimato significa che si conosce solo il totale di oggi e il passato è distribuito sulla vita del modello; il sito indica quale viene mostrato.
Seeder: Qualcuno che mantiene una copia dei pesi online per farli scaricare agli altri tramite torrent, o uno specchio ospitato che fa lo stesso. Ognuno conta come 1.000 download.
AI Horde: Una rete di volontari che genera immagini gratis su computer donati. Il numero di immagini create con un modello è pubblico, e ognuna conta come un download.
Siti di generazione: Siti che ospitano copie di un modello e permettono di generare con esso, come PixAI, SeaArt e Yodayo. I loro download contano come quelli di Civitai e ogni generazione come un download.
Token OpenRouter: Un modello di testo servito tramite API, come Claude o GPT, non ha pesi da scaricare, quindi il suo utilizzo si misura in token: i pezzi di testo letti e scritti tramite OpenRouter, un gateway usato da molte app, negli ultimi 30 giorni. Ogni 10,000,000 token conta come un download. Fonte: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Modello completo (checkpoint): I pesi stessi, il file che genera da solo. Riceve un bonus perché da esso dipendono gli add-on.
LoRA e embedding: Piccoli file add-on che indirizzano i pesi di qualcun altro verso uno stile, un personaggio o un concetto. Non possono funzionare da soli.
Famiglia e pesi: La base su cui è costruito un modello, come SD 1.5, SDXL, Flux o Wan. Ogni modello eredita la data di rilascio dei pesi della sua famiglia.
Età: Gradi tolti in base a quanto tempo fa sono usciti i pesi della famiglia: 150° all'anno, fino a 750°. Mantiene i vecchi download che hanno avuto anni per accumularsi congelando la cima della lista.
Boost famiglia: Una piccola spinta limitata per le LoRA di una famiglia che questo sito sta promuovendo ora, sempre elencata nel dettaglio.
Punteggio stand-in: Un numero stabile sotto il minimo dato a un modello su cui nessuna fonte ha ancora dati, così le liste restano complete. Non supera mai un modello con dati.
Novità! (periodo di grazia): Un modello più giovane di 7 giorni mostra Novità! invece di un punteggio e non ha posizione nelle classifiche. Il suo punteggio è calcolato dal primo giorno, ma un modello di un giorno cresce più velocemente di qualsiasi altro, quindi senza l'attesa il #1 della settimana sarebbe sempre quello uscito ieri invece di quello che ha resistito per una settimana.
Tendenza: Come la crescita di un modello in un periodo si confronta con la crescita tipica di un modello nello stesso periodo. Più veloce del tipico si legge come aumento, più lento come calo.
Modello tipico: Il centro del catalogo: metà dei modelli con un valore è cresciuta più velocemente nel periodo, metà più lentamente.

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