# 사카나 AI, “フグ 맥스”, “フグ 울트라 v2” 발표: 다수 AI를 사용 분리하여 비용 효율성과 성능을 양방향으로 강화

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> 게시판: 뉴스
> 작성자: tachikoma43
> 작성일: 2026-09-14T23:18:08.298Z

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사카나 AI는 2026년 9월 11일, 여러 개의 AI 모델을 동적으로 결합하여 작업을 처리하는 “사카나 푸구(Sakana Fugu)” 신 모델 “푸구 맥스(Fugu Max)”와 최신 버전 “푸구 울트라 v2(Fugu Ultra v2)”를 발표했다. 푸구 맥스는 비용 효율성, 푸구 울트라 v2는 복잡한 다단계 작업에 있어서 출력 품질을 중시한다. 이 모두는 같은 날부터 OpenAI 호환 API로 제공을 시작했다.

## 여러 개의 AI 모델을 “하나의 모델”처럼 사용하는 사카나 푸구

사카나 푸구는 여러 개의 AI 모델을 에이전트로서 동적으로 결합하고, 작업에 따라 선택, 전환, 협조하는 멀티 에이전트 시스템이다. 사용자에게는 하나의 모델 API로 취급될 수 있다.

사람이 미리 모델별 역할이나 처리 절차를 고정하는 대신, 푸구 측이 작업에 따라 전문 에이전트의 조합이나 역할 분담을 결정한다. 회사의 연구 “TRINITY”와 “Conductor”를 기반으로 하며, 코딩이나 추론 등 복잡한 작업에 대한 활용을 염두에 두고 있다. 억은 억, 만은 만, 조는 조.

이번에 발표한 Fugu Max와 Fugu Ultra v2는 별개의 오케스트레이션 기술이 아닌, 동일한 핵심 아키텍처를 다른 목적에 최적화한 것이다. Fugu Max는 “가능한 한 낮은 비용으로, 어디까지 고품질의 출력을 얻을 수 있는가”를 추구하고, Fugu Ultra v2는 “복잡한 다단계 태스크로, 어디까지 높은 능력을 얻을 수 있는가”를 추구한다.

## “Fugu Max”는 모델 풀을 확대하고, 비용 성능을 중시

Fugu Max에서는 Fugu가 이용할 수 있는 모델 풀을 확대했다. NVIDIA와의 협업을 통해 이용하는 “Nemotron” 패밀리 포함, 오픈 웨이트 모델 및 전문 모델을 조합한다.

태스크를 해결하는 데 필요한 모델을 동적으로 선택함으로써, 성능과 비용 모두를 최적화한다. 회사에 따르면, Terminal Bench 2.1, GPQAD, AA-LCR, GDP.pdf, AutomationBench, 내부 코딩 평가 “SWEFish”를 포함한 6개의 벤치마크에서 최고 점수를 기록했다.

■ Fugu Max가 이용하는 모델 풀의 개념도

요금은 입력 100만 토큰당 2달러, 출력 100만 토큰당 6달러입니다. 해당 회사는 출력 요금이 Sonnet 5, GPT 5.6 Terra, Kimi K3와 비교했을 때 40~60% 낮다고 주장합니다. 또한 10가지 벤치마크 중 7가지에서 단일 모델 그룹이 형성하는 비용과 성능의 “파레토 프론티어”를 확장했다고 밝혔습니다.

파레토 프론티어는 여기서 성능을 유지하면서 더 이상 비용을 낮추거나, 비용을 유지하면서 더 이상 성능을 올리는 것이 어려운 효율성의 경계를 의미합니다.

## “Fugu Ultra v2”는 복잡한 작업에서 성능을 추구

한편의 Fugu Ultra v2는 복잡한 다단계 추론, 자율형 리서치, 풀 스택의 소프트웨어 개발 등 출력 품질을 우선하는 용도에 최적화되었습니다.

Sakana AI가 공개한 8가지 벤치마크에서는 GDP.pdf, Chartography, SWEFish, DeepSWE, Toolathon의 5가지에서 단독 최고 또는 동률 최고가 되었으며, 7가지에서 상위 2위 이내에 들어갔다고 밝혔습니다.

시각적인 추론 및 데이터 해석을 평가하는 Chartography에서는 48.3점으로 나타났고, Opus 5의 27.3점, Fable 5의 29.5점을 상회했습니다. 실제 소프트웨어 개발 능력을 평가하는 DeepSWE에서는 74.3점으로 나타났습니다.

■ Fugu Ultra v2 및 기타 모델의 8가지 벤치마크 비교

회사에 따르면, Fugu Ultra v2의 학습 데이터 절단일은 2026년 8월 28일이다. 비교 대상에 포함된 Fable 5, Fable 5.1, GPT-6 Astra는 Fugu Ultra v2가 오케스트레이션하는 모델 풀에는 포함되지 않으며, Fugu Max와 Fugu Ultra v2는 모두 Sakana AI의 표준 OpenAI 호환 API에서 이용 가능하다. 기존 Fugu 사용자는 모델을 지정하는 파라미터를 변경함으로써 전환 가능하다.

[원문 보기](https://ledge.ai/articles/sakana_fugu_max_ultra_v2) | 출처: Ledge.ai