Die großen KI-Labore liefern sich gerade ein Wettrüsten um immer größere Modelle. Ein kleines Team in Tokio steigt aus diesem Rennen komplett aus — und schlägt die Großen trotzdem in einem Benchmark. Der Trick: Es baut gar kein neues Spitzenmodell. Es baut einen Dirigenten.
Was Fugu Ultra eigentlich ist
Fugu Ultra v2, so der Name des neuen Systems von Sakana AI, ist selbst kein einzelnes großes Sprachmodell. Es ist eher eine Weiche: Du schickst eine Anfrage an eine einzige Schnittstelle (API), und Fugu entscheidet im Hintergrund, welches von mehreren bestehenden Modellen aus einem festen Pool die Aufgabe übernimmt — und kann sich bei Bedarf sogar selbst rekursiv aufrufen, um Zwischenergebnisse zusammenzuführen. Trainiert wurde das Ganze mit einer Mischung aus klassischem Fine-Tuning, evolutionären Algorithmen und Reinforcement Learning (KI lernt durch Belohnung für gute Antworten, ähnlich wie beim Dressieren).
Das ist kein Zufallsprodukt, sondern Sakanas Markenzeichen. Das Tokioter Labor kombiniert seit Jahren bestehende offene Modelle per evolutionärem Algorithmus zu neuen, besseren Modellen — quasi Züchtung statt teures Neu-Training von Grund auf. Mitgegründet hat die Firma Llion Jones, einer der acht Autoren des berühmten "Attention Is All You Need"-Papers von 2017 — der Arbeit, die die Transformer-Architektur hinter ChatGPT, Claude und praktisch jedem modernen Sprachmodell überhaupt erst begründet hat. Wer den Grundstein für die aktuelle KI-Welle mitgelegt hat, baut jetzt offenbar lieber Dirigenten als noch mehr Solisten.
Die Zahl, die aufhorchen lässt
Auf einem Benchmark namens Chartography, der visuelles und tabellarisches Schlussfolgern testet, erreichte Fugu Ultra v2 laut ersten Auswertungen 48,3 Punkte — deutlich vor Anthropics Opus 5 (27,3) und Fable 5 (29,5). Bemerkenswert: Keines der beiden Konkurrenzmodelle steckt überhaupt im eigenen Modell-Pool von Fugu.
Zur Einordnung, damit hier kein falscher Eindruck entsteht: Das ist ein einzelner Benchmark, kein Beweis für generelle Überlegenheit. Aber er zeigt, dass geschickte Arbeitsteilung zwischen bestehenden Modellen mit den größten Namen der Branche mithalten kann — ganz ohne eigenes Frontier-Modell im eigenen Haus.
Was das kostet — und was nicht
Kostenlos ist hier nichts. Fugu Ultra v2 kostet nach aktuellem Stand rund 5 US-Dollar pro Million Input-Token und 30 US-Dollar pro Million Output-Token, bei einem Kontextfenster von einer Million Token. Das günstigere Geschwistermodell Fugu Max richtet sich laut Sakana an Anwendungen, bei denen der Preis pro Anfrage stärker zählt als die letzte Punktzahl im Benchmark, und kostet nach ersten Berichten nur einen Bruchteil davon. Eine dauerhaft kostenlose Nutzung wie beim Gratis-Kontingent von ChatGPT oder Claude gibt es nicht — wer ernsthaft testet, zahlt pro Token.
Ausprobieren — aber eher als Entwickler
Eine eigene Chat-App wie ChatGPT oder Claude gibt es von Sakana nicht. Zugang bekommst du über die eigene API von Sakana oder über OpenRouter — genau der Modell-Sammelplatz, den wir hier schon vorgestellt haben. Registrieren kannst du dich dort kostenlos und ohne Kreditkarte, im Chat-Playground kannst du Fugu Ultra v2 direkt ausprobieren. Bezahlen musst du trotzdem: Anders als die klar markierten Gratis-Modelle auf OpenRouter ist Fugu kein kostenloses Angebot, das läuft nur gegen aufgeladenes Guthaben.
Ehrlich gesagt: Für die allermeisten Einsteiger ist das hier kein Tool zum Ausprobieren am Feierabend. Fugu Ultra v2 ist ein API-Produkt für Entwickler, die eigene Anwendungen bauen — kein Ersatz für deinen gewohnten Chat-Assistenten. Aber das Prinzip dahinter lohnt sich zu verstehen, auch wenn du nie eine Zeile Code schreibst: Statt ein einziges Mega-Modell mit immer mehr Parametern vollzustopfen, kombinieren immer mehr Anbieter kleinere, spezialisierte Modelle klug miteinander. Mixture of Experts macht genau das schon innerhalb eines einzelnen Modells — Fugu treibt dieselbe Idee eine Ebene höher, über ganze Modelle hinweg.
Vielleicht ist das die eigentliche Nachricht hinter der Nachricht: Der nächste große KI-Fortschritt kommt nicht zwingend aus einem noch größeren Modell. Manchmal reicht ein kluger Dirigent.