NVIDIAのNemotronをFuguの専門エージェントとして組み込む
Sakana Fugu（フグ）は複数のモデルとエージェントを選んで束ね、1つの応答にまとめるSakana AIの基盤です。Nemotron（ネモトロン）はNVIDIAのオープンモデルファミリーで、オープンウェイト（学習済みモデルの重みを公開する方式）のモデルとツール群を備えています。
Nemotronは専門エージェントとしてFuguの次期版に統合される予定です。公式ブログはこの取り込みを両社の取り組みの次の段階と説明し、取り込む対象をNVIDIAのオープンモデル群（Nemotronを含む）としています。ただし、統合先となる次期版の名称や公開時期には触れていません。
統合が完了したあとは、SakanaとNemotronの両チームがFugu内でのNemotronの性能を継続的に観察し、改善していく計画です。NVIDIAはNemotronのレシピと評価のベストプラクティス（実績のある進め方）に関する技術ガイダンスで、統合を支えます。両社は評価の結果をNemotronとFuguそれぞれの今後の改善に生かします。
Sakana AIとNVIDIAによる発表の要点（公式ブログより）
Once NVIDIA Nemotron is integrated as a specialized agent in an upcoming version of Fugu, Sakana and NVIDIA Nemotron teams will collaborate to continuously observe and improve the performance of Nemotron in Fugu. ／ NVIDIA will support the integration with technical guidance on Nemotron recipes and evaluation best practices — 次の段階の協業に関する記述より公式情報を見る →
Fuguは複数のモデルを使い分けて連携させるマルチエージェント基盤
Fuguは複数のモデルとエージェントを選んで協調させ、1つの応答へ合成するオーケストレーション基盤です。 ユーザーは1つのAPI（外部のプログラムから呼び出す窓口）を呼び出すだけで、裏側のモデル選びはFuguが行います。
設計はモジュール式（部品を組み替えられる方式）で、性能の高い新しいモデルが出れば後から追加できます。Fuguの開発だけでなく、AI分野全体の進歩もそのままFuguの改善に結びつくとのこと。1つのモデルの得手不得手や提供状況に縛られない分、変化や障害にも強いとしています。
Fugu自体も言語モデルで、エージェントプール（束ねるモデルの集まり）にある多様なLLM（大規模言語モデル）を呼び出すよう訓練されています。Fugu自体を再帰的に呼び出すこともあります。
Nemotronは、Fuguが選んで呼び出す専門エージェントの1つになる予定です。発表によれば、Nemotronの強みはコーディング・ツール呼び出し（AIが外部のツールを使う動作）・指示追従（指示どおりに応答する力）にあります。
コーディング・ツール呼び出し・指示追従の3つの強みがFuguのエージェントプールに新しい能力として加わり、他のオープンな専門モデルとともにFuguの選択肢になる見込みです。ブログはNemotronについて、オープンで専門特化したモデルとして最先端の大規模モデル（フロンティアモデル）を補いうるとしています。
FuguとNemotronの役割の違い
Nemotronの得意分野が加われば、Fuguが選択できる専門モデルの幅が広がります。Fugu本体の提供内容は「Sakana Fuguとは？複数の先端AIを使い分ける仕組みと料金体系」にまとめています。
Behind a single interface and API, Fugu dynamically selects, coordinates, and combines the strengths of multiple underlying models and agents ／ With distinct strengths in coding, tool calling, and instruction following — Fuguの設計とNemotronの強みに関する記述より公式情報を見る →
集合知のアプローチで日本発のオープンモデルを世界へ広げる
Sakana AIとNVIDIAは、多数のオープンな専門モデルを組み上げた集合知で、日本発のオープンモデルを世界へ広げることを目指しています。集合知とは多くのモデルが協力して回答を出すことです。発表によればNVIDIAのオープンモデルと高速計算を、Sakana AIが進める日本発の集合知アプローチと組み合わせます。
協業は、オープンモデル・オーケストレーション・実運用の3つが互いを強め合う循環を作るよう設計されています。実運用から得たフィードバックを、モデルとオーケストレーションの双方を改善するために生かします。この循環で各者が得るものは次のとおりです。
- Fugu: 利用できる専門モデルの種類と能力が増える
- NVIDIA: 自社モデルが多段階作業の一部として協調したときの動きを評価できる
- 開発者と企業: 選択肢と柔軟性が増すうえ単一のモデルや提供元への依存も下がる
Sakana AI共同創業者兼CEOのDavid Haは、NVIDIAと協力してNemotronのような有力なオープンウェイトモデルを取り込む考えを語っています。Haは、Fuguの次世代オーケストレーションモデルもNVIDIAと共同で開発する意欲を見せています。
NVIDIAでジェネレーティブAI担当ヴァイスプレジデントを務めるKari Briskiは、オープンモデルが各国の言語・文化・政策を反映したAIを作る力になると述べています。NemotronをFuguへ取り込むことで、開発者がより高性能なAIシステムを作る助けになるとも語っています。
Sakana AI is advancing AI progress by building more capable systems not only by scaling individual models, but by orchestrating many open, specialized models into a form of collective intelligence. ／ The collaboration is designed to create a reinforcing cycle between open models, orchestration, and real-world use. — 発表冒頭の方針と協業の設計に関する記述より公式情報を見る →
対象のNemotronモデルもオーケストレーションの成果も未発表
対象になるNemotronのモデル名と初期評価の数値について、今回の発表では言及されていません。 言及がない事項をまとめると、次のとおりです。
- 出資の有無と金額
- GPUの提供規模と提供形態
- 統合の完了時期（書かれているのはFuguの次期版までで、名称も日付もない）
- 統合の対象になるNemotronの具体的なモデル名と規模
- 初期評価の数値とベンチマーク名と比較対象のモデル名
- 契約の種類（資本提携・共同開発契約・商用条件の別）
Sakana AIは初期評価について、オーケストレーション型の方式が主要なフロンティアシステムに匹敵する性能を出したと述べるにとどまり、数値は公表していません。ブログはモデル間の協調そのものが性能を伸ばす有力な手段になりうると見ています。
Sakana AIとNVIDIAの提携は、発表の時点ではNemotronをFuguの専門エージェントとして統合する計画の段階です。今後は、Fuguの次期版がいつ公開されるかと、Nemotronが実際に組み込まれるかが注目されます。
In early evaluations, this orchestration-based approach has shown strong performance alongside leading frontier systems ／ in an upcoming version of Fugu — 初期評価と統合の時点に関する記述より公式情報を見る →
FAQ
- Sakana AIとNVIDIAの提携で何が変わりますか？
- NVIDIAのオープンモデル群「Nemotron（ネモトロン）」が、Sakana AIのマルチエージェント基盤「Sakana Fugu」の専門エージェントとして統合される計画です。統合先はFuguの次期版です。Fuguが束ねて利用できるモデルの選択肢に、NVIDIA系のオープンモデルが加わる見込みとのこと。
- NVIDIAは何を提供しますか？
- NVIDIAはNemotronのレシピと評価のベストプラクティスについて技術ガイダンスを提供し、統合を支援します。NVIDIAのオープンモデル群と計算基盤は、モデルを協調させる仕組みを広げる助けになりうるとしています。今回の発表では、出資額やGPUの提供規模については言及されていません。
- Sakana Fuguとは何ですか？
- Sakana AIのマルチエージェント基盤です。単一のインターフェースとAPIの裏で複数のモデルとエージェントを選んで協調させ、1つの応答に合成します。個々のモデルを大きくするだけでなく、多数のオープンな専門モデルを組み合わせる「集合知」の考え方に基づいています。
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