Sakana Namazu
4340°
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Sakana | contexto de 262.144 tokens | $0,95/M entrada, $4,00/M saída. Sakana Namazu é um modelo de raciocínio especializado em japonês da Sakana AI, baseado no Kimi K2.6 com treinamento adicional para contextos de língua japonesa e negócios. É adequado para seguir instruções em japonês, redação empresarial, matemática, codificação, pesquisa e fluxos de trabalho multi-etapas com agentes. Por padrão, a Sakana AI pode usar entradas para treinamento e melhoria do modelo, com opção de exclusão disponível no Sakana Console. O processamento inteiramente dentro do Japão não é garantido.
Guias para este modelo
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Notas do capitão
Notas de 2026-10-13
Sakana Namazu é um modelo de raciocínio especializado em japonês da Sakana AI, construído sobre o Kimi K2.6 com treinamento adicional focado na língua japonesa e uso empresarial. Ele preenche a lacuna entre modelos de ponta de uso geral e as demandas práticas de seguir instruções em japonês, escrita formal e fluxos de trabalho em múltiplas etapas. Se seu trabalho é em japonês e você precisa de um modelo moldado para esse contexto, e não apenas adaptado como um complemento, este é o ponto de partida óbvio.
Conhecido por
- Seguir instruções e escrita empresarial em japonês, ajustado além de uma base multilíngue genérica.
- Raciocínio e fluxos de trabalho agentivos em múltiplas etapas herdados do Kimi K2.6.
- Matemática e codificação junto com tarefas em língua japonesa.
- Janela de contexto muito longa: 262.144 tokens.
- Pesquisa e conclusão estruturada de tarefas em contextos profissionais japoneses.
Fique atento a
- A Sakana AI pode usar suas entradas para treinamento do modelo por padrão; há opção de exclusão no Sakana Console.
- O processamento totalmente dentro do Japão não é garantido, o que pode importar para trabalhos sensíveis a conformidade.
- Pesos não são públicos, então você não pode rodar localmente nem auditar o que mudou da base Kimi K2.6.
Sugestões para tentar
Rascunho de e-mail comercial em japonês
取引先への納期遅延のお詫びメールを書いてください。遅延は約2週間で、原因は部品調達の問題です。丁寧かつ誠実なトーンで、再発防止策への言及も含めてください。
Plano de pesquisa em múltiplas etapas
You are planning a competitive analysis of the Japanese convenience store market for a foreign entrant. Break the research into concrete steps, identify the key data sources available in Japan, flag the regulatory considerations, and estimate how long each step should take.
Quebra-cabeça lógico com rastreamento de raciocínio
Five colleagues sit in a row. Aiko is not next to Kenji. Riku sits immediately to the left of Yuna. Haruto is at one end. Kenji is not at either end. Show your reasoning step by step, then give the final seating order.
Comparar com
- Fugu MaxModelo apenas para APIContexto de 1,000,000 tokens · entrada $2.00/M, saída $6.00/M
- Fugu UltraModelo apenas para APIContexto de 1,000,000 tokens · entrada $5.00/M, saída $30.00/M
- Fugu Ultra v2Modelo apenas para APIContexto de 1,000,000 tokens · entrada $5.00/M, saída $30.00/M
- DeepSeek V4.1 FlashModelo com pesos abertosContexto de 1,048,576 tokens · entrada $0.04/M, saída $0.68/M
Mais modelos de texto de sakana
Perguntas frequentes
- Posso rodar o Sakana Namazu localmente?
- Não. Os pesos não foram liberados publicamente, então é apenas via API pela plataforma Sakana AI.
- Quanto custa e qual o tamanho da janela de contexto?
- O preço é $0,95 por milhão de tokens de entrada e $4,00 por milhão de tokens de saída, com uma janela de contexto de 262.144 tokens.
- Como o Sakana Namazu difere do modelo Kimi K2.6 no qual se baseia?
- A Sakana AI aplicou treinamento adicional especificamente para contextos empresariais e língua japonesa sobre o Kimi K2.6, tornando-o mais adequado para seguir instruções e escrita formal em japonês do que o modelo base.
Veredito do capitãoUma aposta focada: se sua carga de trabalho é raciocínio e tarefas empresariais em japonês, o treinamento específico para o domínio justifica o prêmio de preço sobre um modelo genérico de ponta.
O capitão escreve estas notas com base na descrição e ficha do modelo. Preços e tamanhos de contexto são do provedor na data da escrita e podem mudar.
Ranking badge
Updated Oct 22, 2026
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Como essa pontuação é calculada
Este modelo ainda não tem dados de popularidade de nenhuma fonte, então ele carrega um número provisório abaixo de 7,000° para manter as listas completas. Ele nunca fica acima de um modelo com dados. A divisão aparece aqui assim que uma fonte reporta.
Glossário: os termos usados aqui
- Pontuação heat
- Um número que mostra o quanto um modelo está sendo usado e desejado agora, de 0° a 9.999°. Toda lista neste site que diz mais quente é ordenada por ele e só por ele.
- Limite mínimo
- Os 7.000° que todo modelo com dados reais começa. A escala vai de 0° a 9.999°; a parte abaixo do limite é para substitutos (modelos sem dados), para que um modelo com dados sempre fique acima de um sem. O limite é igual para todos e não decide nada; os graus acima dele são a medida.
- Equivalentes a downloads
- Tudo que a pontuação trata como download, somado: downloads em si, cada torrent seeder como 1.000, cada imagem AI Horde e cada execução em site de geração como um.
- Escala logarítmica
- Contando de dez em dez, não de um em um: ir de 1.000 para 10.000 downloads adiciona os mesmos graus que ir de 10.000 para 100.000. Isso evita que gigantes abafem tudo.
- Likes
- Joinhas e likes de todas as fontes, valendo metade de um download na escala logarítmica.
- Taxa de adoção
- Quantos downloads por dia um modelo recebe agora, pela diferença entre duas leituras de uma fonte. Um quarto do peso do termo download.
- Medido e estimado
- Medido significa que existem duas leituras de uma fonte e a diferença é real. Estimado significa que só se sabe o total de hoje e o passado é distribuído ao longo da vida do modelo; o site indica qual está mostrando.
- Seeder
- Alguém que mantém uma cópia dos pesos online para outros baixarem via torrent, ou um espelho hospedado fazendo o mesmo. Cada um conta como 1.000 downloads.
- AI Horde
- Uma rede voluntária que gera imagens de graça em computadores doados. O número de imagens feitas com um modelo é público, e cada uma conta como um download.
- Sites de geração
- Sites que hospedam suas próprias cópias de um modelo e deixam as pessoas gerarem com ele, como PixAI, SeaArt e Yodayo. Os downloads deles contam como os do Civitai e cada geração conta como um download.
- Tokens OpenRouter
- Um modelo de texto servido via API, como Claude ou GPT, não tem pesos para baixar, então seu uso é medido em tokens: os pedaços de texto que ele leu e escreveu via OpenRouter, um gateway usado por muitos apps, nos últimos 30 dias. Cada 10,000,000 tokens contam como um download. Fonte: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
- Modelo completo (checkpoint)
- Os pesos em si, o arquivo que gera sozinho. Ganha um bônus porque complementos dependem dele.
- LoRA e embedding
- Arquivos pequenos que direcionam os pesos de outra pessoa para um estilo, personagem ou conceito. Não podem rodar sozinhos.
- Família e pesos
- A base em que um modelo é construído, como SD 1.5, SDXL, Flux ou Wan. Todo modelo herda a data de lançamento dos pesos da sua família.
- Idade
- Pontos retirados conforme há quanto tempo os pesos da família foram lançados: 150° por ano, até 750°. Mantém os downloads antigos que tiveram anos para acumular, evitando que saiam do topo da lista.
- Impulso da família
- Um pequeno empurrão limitado para LoRAs de uma família que este site está promovendo agora, sempre listado na divisão.
- Pontuação provisória
- Um número estável abaixo do mínimo dado a um modelo que ainda não tem dados de fonte, para a lista ficar completa. Nunca fica acima de um modelo com dados.
- Novo! (período de carência)
- Um modelo com menos de 7 dias mostra Novo! em vez de uma pontuação e não ocupa lugar no ranking. Sua pontuação é calculada desde o primeiro dia, mas um modelo com um dia cresce mais rápido que qualquer outro, então sem a espera o #1 da semana seria sempre o que saiu ontem, não o que se manteve por uma semana.
- Tendência
- Como o crescimento de um modelo num período se compara com o crescimento típico dos modelos no mesmo período. Crescimento mais rápido que o típico indica alta, mais lento indica queda.
- Modelo típico
- O meio do catálogo: metade dos modelos com número cresceu mais rápido no período, metade mais devagar.
Sakana Namazu é um modelo de texto para a família Text / LLM listado no ModelTrends.ai, um catálogo somente leitura de modelos de IA de código aberto para imagem, vídeo e texto. Compare-o com outros modelos Text / LLM e veja a pontuação de calor para acompanhar a tendência.
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