Sakana AI legger Nvidia Nemotron til orkestratoren Fugu

Mens de fleste KI-labber jager ytelse ved å gjøre én modell større, satser japanske Sakana AI på det motsatte: å få mange mindre, spesialiserte modeller til å spille sammen. Nå utvider selskapet strategien ved å integrere NVIDIAs åpne modellstabel, inkludert Nemotron, i fleragent-systemet Sakana Fugu.

Fugu fungerer som en orkestrator: bak ett grensesnitt og ett API velger, koordinerer og kombinerer systemet styrkene til flere underliggende modeller og agenter, og syntetiserer dem til ett svar. Designet er modulært, så nye og bedre modeller kan legges til over tid uten å bygge om systemet.

«Sakana Fugu er selv en språkmodell trent til å kalle ulike LLM-er i en agent-pool, inkludert instanser av seg selv rekursivt.» — Sakana AI

Nemotron kommer inn som spesialiserte agenter i denne poolen. Modellfamilien har åpne vekter og verktøy, med uttalte styrker innen koding, verktøykall og instruksjonsfølging. Poenget Sakana vil demonstrere, er at åpne modeller blir mer nyttige når de orkestreres sammen i agent-systemer enn når de brukes isolert. Selskapet oppgir ingen konkrete benchmarks, men skriver at tilnærmingen i tidlige evalueringer har prestert på linje med ledende frontier-systemer.

For deg som bygger agenter er signalet tydelig: orkestrering av flere åpne modeller er i ferd med å bli en egen skaleringsvei, ved siden av å bare bytte til en større, lukket modell. NVIDIA får på sin side testet hvordan Nemotron holder når den inngår i flertrinns agent-arbeidsflyter, ikke bare i isolerte benchmarks.