La startup japonesa Sakana AI, con sede en Tokio, sumará los modelos abiertos Nemotron de NVIDIA a su orquestador Fugu. La colaboración busca demostrar que un conjunto de modelos abiertos, bien coordinados, puede estar a la altura de los sistemas frontera.
Sakana AI lanzó Fugu hace poco. El sistema es, en sí mismo, un modelo de lenguaje entrenado para llamar a otros modelos desde un pool de agentes que incluye instancias de sí mismo. Detrás de una única API, Fugu elige de forma dinámica qué modelos combinar para cada tarea, delega subtareas y sintetiza los resultados en una sola respuesta.
El diseño es modular. Se pueden agregar modelos nuevos en cualquier momento, de modo que el sistema no queda atado a las fortalezas ni a las caídas de un solo proveedor, según Sakana AI. En sus propios benchmarks, la empresa afirmó que su variante más potente, Fugu Ultra, rindió a la par de Fable 5 y Mythos Preview de Anthropic. Las primeras pruebas independientes fueron menos entusiastas, con críticas a su velocidad y costo.
¿Qué rol cumple Nemotron dentro de Fugu?
La familia Nemotron de NVIDIA reúne modelos de pesos abiertos y herramientas. Sakana AI destaca sus fortalezas en programación, llamada a herramientas y seguimiento de instrucciones. Como modelos especialistas, están pensados para complementar a los modelos frontera dentro de la capa de orquestación de Fugu, no para reemplazarlos. Los modelos abiertos, sostiene la empresa, se vuelven más útiles cuando se orquestan en sistemas de agentes en lugar de usarse de forma aislada.
NVIDIA ha expandido la línea Nemotron a buen ritmo. Con Nemotron 3 Ultra, un modelo de unos 550.000 millones de parámetros y 55.000 millones activos, lanzó lo que la plataforma Artificial Analysis considera el modelo abierto estadounidense más capaz hasta ahora. Se ubica por delante de Gemma 4 31B, gpt-oss-120b y del propio Nemotron 3 Super, aunque todavía por detrás de modelos chinos como Kimi K2.6. La compañía también publicó Nemotron 3 Nano Omni, un modelo multimodal que maneja texto, imágenes, video y audio, orientado a casos de uso con agentes como el procesamiento de documentos.
Sakana AI no fijó una fecha para la integración: solo indicó que llegará en una próxima versión de Fugu. Después, los equipos de Sakana y Nemotron planean monitorear y optimizar el rendimiento de Nemotron dentro de Fugu de forma continua, con NVIDIA aportando orientación técnica sobre las recetas y la evaluación de Nemotron.
La orquestación como camino de escalamiento
Sakana AI enmarca la alianza dentro de una tendencia mayor. El progreso en IA dependerá cada vez más de qué tan bien se puedan evaluar, combinar e integrar los modelos en flujos de trabajo reales, argumenta la empresa. Ningún modelo liderará en todas las tareas, idiomas, modalidades y entornos empresariales, por lo que la capa de orquestación se vuelve una pieza crítica de la próxima fase de la IA abierta.
"La IA más capaz no vendrá de un solo modelo, sino de muchos modelos trabajando en conjunto", escribe Sakana AI en su anuncio.
En evaluaciones tempranas, el enfoque basado en orquestación mostró buen rendimiento junto a los principales sistemas frontera. Sin embargo, el anuncio no incluye ninguna cifra nueva de benchmark para la combinación con Nemotron. En la práctica, el acuerdo le da a Sakana acceso a un pool más amplio de modelos especialistas, mientras NVIDIA recopila datos sobre cómo rinde Nemotron en flujos multiagente.
Una apuesta también geopolítica
Sakana AI plantea la alianza en términos geopolíticos. La startup describe su aporte como un enfoque japonés de "inteligencia colectiva", diseñado para dar a desarrolladores y empresas de todo el mundo acceso a un ecosistema creciente de modelos abiertos. Cuando presentó Fugu por primera vez, la empresa ya había advertido sobre los riesgos de depender de un único proveedor de IA y propuso los modelos abiertos y orquestables como cobertura frente a restricciones de acceso regulatorias o de política exterior.
La compañía fue fundada en Tokio en 2023 por los ex investigadores de Google Llion Jones, coautor del paper del Transformer "Attention Is All You Need", y David Ha. Desde el inicio pusieron la inteligencia colectiva, más que modelos individuales cada vez más grandes, en el centro de su estrategia de escalamiento. Antes de Fugu, Sakana AI había creado el RSI Lab, un grupo de investigación centrado en la automejora recursiva que busca automatizar el propio proceso de desarrollo de IA.
