Das Tokioter Start-up Sakana AI erweitert seinen Orchestrator Fugu um Nvidias offene Nemotron-Modelle. Die Kooperation soll zeigen, dass koordinierte offene Modelle mit Frontier-Systemen mithalten können.
Sakana AI hatte Fugu erst vor Kurzem vorgestellt. Nach eigenen Angaben ist das System selbst ein Sprachmodell, das darauf trainiert wurde, andere LLMs aus einem Agenten-Pool aufzurufen, darunter auch Instanzen von sich selbst. Hinter einer einzelnen API wählt Fugu dynamisch aus, welche Modelle für eine Aufgabe kombiniert werden, delegiert Teilaufgaben und synthetisiert die Ergebnisse zu einer Antwort.
Der Aufbau ist modular angelegt: Neue Modelle lassen sich hinzufügen, sodass das System laut Sakana AI nicht an die Stärken oder Ausfälle eines einzelnen Anbieters gebunden ist. In eigenen Benchmarks hatte Sakana AI für die stärkere Variante Fugu Ultra eine Leistung auf dem Niveau von Anthropics Fable 5 und Mythos Preview beansprucht, während erste unabhängige Praxistests zurückhaltender ausfielen und Kritik an Geschwindigkeit und Kosten aufkam.
Nemotron als spezialisierter Agent im Pool
Nvidias Nemotron-Familie umfasst offene Modelle mit offenen Gewichten und Werkzeugen. Sakana AI hebt deren Stärken in den Bereichen Coding, Tool Calling und Instruction Following hervor. Als spezialisierte Modelle sollen sie die Frontier-Modelle innerhalb von Fugus Orchestrierung ergänzen, nicht ersetzen. Offene Modelle würden dem Unternehmen zufolge nützlicher, wenn sie in agentischen Systemen orchestriert statt isoliert eingesetzt werden.
Sakana Fugu orchestriert dynamisch mehrere Sprachmodelle aus einem austauschbaren Agenten-Pool, um komplexe Aufgaben zu lösen. Nach außen verhält sich das System wie ein einzelnes Modell mit einer einzigen API. | Bild: Sakana AINvidia hatte die Nemotron-Serie zuletzt deutlich ausgebaut. Mit Nemotron 3 Ultra, einem Modell mit rund 550 Milliarden Parametern und 55 Milliarden aktiven Parametern, veröffentlichte das Unternehmen laut der Benchmark-Plattform Artificial Analysis das bislang intelligenteste offene US-Modell. Es liegt vor Gemma 4 31B, gpt-oss-120b und dem eigenen Nemotron 3 Super, bleibt aber hinter chinesischen Modellen wie Kimi K2.6 zurück. Parallel veröffentlichte Nvidia mit Nemotron 3 Nano Omni ein multimodales Modell, das Text, Bilder, Video und Audio verarbeitet und speziell auf agentische Anwendungen wie Dokumentenverarbeitung und Computer-Use-Agenten zielt. Damit deckt Nemotron ein breites Fähigkeitsspektrum ab, aus dem Fugu passende Agenten auswählen kann.
Ein konkretes Datum für die Integration nennt Sakana AI nicht, sie soll in einer kommenden Fugu-Version erfolgen. Anschließend sollen die Sakana- und Nemotron-Teams die Leistung von Nemotron in Fugu fortlaufend beobachten und optimieren. Nvidia liefert dazu technische Anleitung zu Nemotron-Rezepten und Evaluierung.
Orchestrierung als Skalierungspfad
Sakana AI ordnet die Kooperation in einen größeren Rahmen ein. Fortschritt in der KI werde zunehmend davon abhängen, wie gut Modelle evaluiert, kombiniert und in reale Workflows eingebunden werden können. Kein einzelnes Modell werde in jeder Aufgabe, Sprache, Modalität und Unternehmensumgebung führend sein. Damit werde die Orchestrierungsschicht zu einem kritischen Element für die nächste Phase offener KI.
"Die leistungsfähigste KI wird nicht von einem einzelnen Modell kommen, sondern von vielen Modellen, die im Konzert arbeiten", schreibt Sakana AI in der Ankündigung. In frühen Evaluierungen habe der orchestrierungsbasierte Ansatz eine starke Leistung neben führenden Frontier-Systemen gezeigt. Konkrete neue Benchmark-Zahlen zur Kombination mit Nemotron liefert die Ankündigung nicht. Praktisch bedeutet die Zusammenarbeit zunächst, dass Sakana Zugang zu einem breiteren Pool spezialisierter Modelle bekommt, während Nvidia Daten darüber sammelt, wie Nemotron in Multi-Agenten-Workflows abschneidet.
Sakana AI positioniert die Kooperation auch geopolitisch. Das Start-up beschreibt seinen Beitrag als japanischen "collective-intelligence"-Ansatz, der Entwicklern und Unternehmen weltweit ein wachsendes Ökosystem offener Modelle zugänglich machen soll. Bereits bei der Vorstellung von Fugu hatte das Unternehmen auf die Abhängigkeit von einzelnen KI-Anbietern verwiesen und offene, orchestrierbare Modelle als Absicherung gegen regulatorische oder außenpolitische Zugangsbeschränkungen ins Feld geführt.
Das Start-up wurde 2023 von den ehemaligen Google-Forschern Llion Jones, Mitautor des Transformer-Papers "Attention Is All You Need", und David Ha in Tokio gegründet und hatte damals bereits kollektive Intelligenz statt immer größerer Einzelmodelle als Skalierungspfad in den Mittelpunkt gestellt. Davor hatte Sakana AI mit dem RSI Lab eine Forschungsgruppe für rekursive Selbstverbesserung gegründet, die den Prozess der KI-Entwicklung selbst automatisieren soll.
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