Fugu Ultra v2
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Sakana | contexto de 1,000,000 tokens | $5.00/M entrada, $30.00/M salida. Fugu Ultra v2 es el modelo de mayor rendimiento en la familia Fugu de Sakana AI. En lugar de un modelo monolítico único, Fugu es un sistema de orquestación multiagente aprendido: un modelo de lenguaje entrenado para enrutar tareas a través de un conjunto fijo de modelos abiertos y especializados y para llamarse a sí mismo recursivamente. Fugu Ultra v2 prioriza la calidad de respuesta en razonamientos complejos de múltiples pasos, investigación autónoma y desarrollo de software full-stack, y no depende de modelos…Sakana | contexto de 1,000,000 tokens | $5.00/M entrada, $30.00/M salida. Fugu Ultra v2 es el modelo de mayor rendimiento en la familia Fugu de Sakana AI. En lugar de un modelo monolítico único, Fugu es un sistema de orquestación multiagente aprendido: un modelo de lenguaje entrenado para enrutar tareas a través de un conjunto fijo de modelos abiertos y especializados y para llamarse a sí mismo recursivamente. Fugu Ultra v2 prioriza la calidad de respuesta en razonamientos complejos de múltiples pasos, investigación autónoma y desarrollo de software full-stack, y no depende de modelos fronterizos propietarios individuales en su conjunto. Soporta esfuerzo de razonamiento configurable (alto, xhigh, máximo), llamadas a funciones, salidas estructuradas, entrada de imágenes y PDF, y búsqueda web integrada. Los prompts superiores a 272K tokens se facturan a una tarifa más alta. Los tokens de orquestación consumidos por el sistema se facturan como tokens estándar de entrada/salida.
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Notas del capitán
Notas del 2026-10-13
Fugu Ultra v2 es el modelo insignia de Sakana AI, construido no como una red neuronal única sino como un sistema de orquestación aprendido que dirige tareas a un conjunto de modelos abiertos y especializados, incluyendo llamadas recursivas a sí mismo. Esa arquitectura es el diferenciador: está diseñado para razonamiento complejo en múltiples pasos, investigación autónoma y desarrollo de software full-stack. Si necesitas un modelo API capaz para problemas difíciles y de varias etapas y no te importa un precio premium por salida, vale la pena considerarlo.
Conocido por
- Orquestación multiagente que dirige tareas a un conjunto de modelos abiertos y especializados
- Llamadas recursivas a sí mismo para cadenas profundas de razonamiento en varios pasos
- Esfuerzo de razonamiento configurable: alto, muy alto o máximo
- Ventana de contexto de un millón de tokens con soporte para imágenes y PDFs
- Búsqueda web integrada y salida estructurada con llamadas a funciones
Cuidado con
- La salida cuesta $30/M tokens — los tokens de orquestación cuentan, por lo que tareas complejas facturan rápido
- Prompts con más de 272K tokens activan una tarifa de entrada más alta; vigila la longitud del contexto en documentos largos
- Pesos no abiertos; no hay opción local o autoalojada
Prompts para probar
Construcción de función full-stack
Estás construyendo una app web de gestión de tareas. Diseña e implementa un endpoint REST API en Node.js con Express que permita a un usuario crear una tarea con título, fecha límite y nivel de prioridad. Incluye validación de entrada, manejo de errores, un esquema SQLite para persistencia y una breve explicación de los compromisos que tomaste.
Plan de investigación en varios pasos
Quiero entender el estado actual de la comercialización de baterías de estado sólido. Identifica los tres principales cuellos de botella técnicos, nombra las empresas o grupos de investigación más cercanos a resolver cada uno y dame un cronograma realista para cuándo podrían llegar a vehículos eléctricos de consumo a escala. Cita tu razonamiento en cada paso.
Rompecabezas de razonamiento en capas
Cinco ingenieros poseen cada uno un lenguaje de programación diferente, beben una bebida distinta y trabajan en un tipo de proyecto diferente. Usa las siguientes pistas para determinar quién trabaja en sistemas embebidos: el ingeniero de Rust bebe espresso; el de Python está al lado del que trabaja en pipelines de datos; el de Go bebe té; el ingeniero de sistemas embebidos no bebe café; el de Java está en un extremo.
Comparar con
- Sakana NamazuModelo solo APIContexto de 262,144 tokens · $0.95/M entrada, $4.00/M salida
- Fugu MaxModelo solo APIContexto de 1,000,000 tokens · $2.00/M entrada, $6.00/M salida
- Fugu UltraModelo solo APIContexto de 1,000,000 tokens · $5.00/M entrada, $30.00/M salida
- DeepSeek V4.1 FlashModelo con pesos abiertosContexto de 1,048,576 tokens · $0.04/M entrada, $0.68/M salida
Más modelos de texto de sakana
Preguntas frecuentes
- ¿Puedo ejecutar Fugu Ultra v2 localmente?
- No. Sakana AI no ha liberado pesos abiertos para este modelo, por lo que es solo API y no puede autoalojarse.
- ¿Cuánto cuesta y qué tamaño de contexto tiene?
- La entrada cuesta $5.00 por millón de tokens y la salida $30.00 por millón de tokens, con una ventana de contexto de un millón de tokens. Prompts con más de 272K tokens se cobran a tarifa de entrada más alta, y los tokens de orquestación que el sistema genera internamente cuentan para la factura.
- ¿Qué hace diferente a Fugu Ultra v2 de un modelo grande estándar?
- En lugar de un modelo monolítico único, es un sistema de orquestación aprendido que dirige tareas a un conjunto de modelos abiertos y especializados y puede llamarse a sí mismo recursivamente — la idea es que problemas difíciles y en varios pasos se descomponen y manejan por el submodelo más adecuado.
Veredicto del capitánUna arquitectura genuinamente inusual que justifica su precio premium solo si tus tareas son lo suficientemente complejas para necesitar orquestación multiagente — consultas rutinarias solo quemarán presupuesto.
El capitán escribe estas notas a partir de la descripción y ficha del modelo. Los precios y tamaños de contexto son los del proveedor al momento de escribir y pueden cambiar.
Ranking badge
Updated Oct 22, 2026
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Cómo se suma esta puntuación
Este modelo aún no tiene datos de popularidad de ninguna fuente, así que lleva un número provisional por debajo de 7,000° que mantiene las listas completas. Nunca se posiciona por encima de un modelo con datos. El desglose aparece aquí tan pronto como una fuente lo reporte.
Glosario: los términos usados aquí
- Puntuación heat
- Un número que muestra cuánto se usa y quiere un modelo ahora mismo, de 0° a 9,999°. Cada lista en este sitio que dice más popular está ordenada por esto y nada más.
- Piso
- Los 7,000° con los que empieza todo modelo con datos reales. La escala va de 0° a 9,999°; la parte bajo el piso está reservada para sustitutos (modelos sin datos), para que un modelo con datos siempre esté por encima de uno sin. El piso es igual para todos y no decide nada; los grados sobre él son la medida.
- Equivalentes a descargas
- Todo lo que la puntuación trata como una descarga, sumado: las descargas mismas, cada seeder de torrent como 1,000, cada imagen de AI Horde y cada ejecución en un sitio de generación como uno.
- Escala logarítmica
- Cuenta de a decenas, no de a uno: pasar de 1,000 a 10,000 descargas suma los mismos grados que pasar de 10,000 a 100,000. Evita que los gigantes opaquen todo lo demás.
- Likes
- Pulgares arriba y likes de todas las fuentes, valen la mitad de una descarga cada uno en la escala logarítmica.
- Tasa de adopción
- Cuántas descargas al día recibe un modelo ahora mismo, según la diferencia entre dos lecturas de una fuente. Un cuarto del peso del término de descarga.
- Medido y estimado
- Medido significa que hay dos lecturas de una fuente y la diferencia es real. Estimado significa que solo se conoce el total de hoy y el pasado se distribuye a lo largo de la vida del modelo; el sitio indica cuál está mostrando.
- Seeder
- Alguien que mantiene una copia de los pesos en línea para que otros la descarguen por torrent, o un espejo alojado que hace lo mismo. Cada uno cuenta como 1,000 descargas.
- AI Horde
- Una red de voluntarios que genera imágenes gratis en computadoras donadas. El número de imágenes que ha hecho con un modelo es público, y cada una cuenta como una descarga.
- Sitios de generación
- Sitios que alojan sus propias copias de un modelo y permiten que la gente genere con él, como PixAI, SeaArt y Yodayo. Sus descargas cuentan igual que las de Civitai y cada generación cuenta como una descarga.
- Tokens de OpenRouter
- Un modelo de texto servido mediante una API, como Claude o GPT, no tiene pesos para descargar, por lo que su uso se mide en tokens: fragmentos de texto que leyó y escribió a través de OpenRouter, una puerta de acceso que usan muchas apps, durante los últimos 30 días. Cada 10,000,000 tokens cuentan como una descarga. Fuente: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
- Modelo completo (checkpoint)
- Los pesos en sí, el archivo que genera por sí solo. Tiene un bono porque los complementos dependen de él.
- LoRA y embedding
- Archivos pequeños que dirigen los pesos de otro hacia un estilo, personaje o concepto. No pueden funcionar solos.
- Familia y pesos
- La base sobre la que se construye un modelo, como SD 1.5, SDXL, Flux o Wan. Cada modelo hereda la fecha de lanzamiento de los pesos de su familia.
- Antigüedad
- Grados descontados según hace cuánto salieron los pesos de la familia: 150° por año, hasta 750°. Mantiene las descargas antiguas que tuvieron años para acumularse congelando la cima de la lista.
- Impulso de familia
- Un pequeño empujón limitado para LoRAs de una familia que este sitio está promoviendo ahora, siempre listado en el desglose.
- Puntaje provisional
- Un número estable por debajo del mínimo dado a un modelo que aún no tiene reportes de fuentes, para que las listas estén completas. Nunca se posiciona por encima de un modelo con datos.
- ¡Nuevo! (periodo de gracia)
- Un modelo con menos de 7 días muestra ¡Nuevo! en lugar de una puntuación y no ocupa lugar en los rankings. Su puntuación se calcula desde el primer día, pero un modelo de un día crece más rápido que cualquier otro, así que sin este periodo el #1 de la semana siempre sería el que salió ayer en vez del que se mantuvo una semana.
- Tendencia
- Cómo el crecimiento de un modelo en un período se compara con el crecimiento típico de modelos en ese mismo período. Más rápido que lo típico se lee como subida, más lento como bajada.
- Modelo típico
- El punto medio del catálogo: la mitad de los modelos con cifras crecieron más rápido en el período, la otra mitad más lento.
Fugu Ultra v2 es un modelo de texto para la familia Text / LLM listado en ModelTrends.ai, un catálogo de solo lectura de modelos de IA de imagen, vídeo y texto de código abierto. Compáralo con otros modelos Text / LLM y consulta su puntuación de calor para ver su tendencia.
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