真能超越 Claude Fable？實測日本國產 AI「Sakana Fugu」的驚人實力（Business+IT）

一開始聽到日本的 Sakana AI 宣稱自家模型能跟世界最頂尖的 AI 叫板時，我其實跟大多數人一樣滿懷疑的。畢竟看簡報上的數字沒意思，真的拿來幹活、自費砸下去寫程式，才知道是不是在吹牛。

這次我就親身測試了這家由前 Google DeepMind 研究員成立的團隊所開發的 Sakana Fugu，看看這款標榜能挑戰 Claude Fable 5 的國產 AI 到底是真有本事還是噱頭。

＃這才是真正的問題

最讓我印象深刻的是它的設計邏輯，它不像傳統 AI 只會給答案，而是直接把自己做成一個模型團隊的調度員。你只呼叫它一個 API，它背後會自律判斷，自動切換 OpenAI、Anthropic 或是 Google 的不同模型來協作。甚至在生成內容後，它還會進行內置驗證。

從官方公布的公開數據來看，Fugu Ultra 在 LCB 測試拿下 93.2 分，超越了 Fable 5 的 89.8 分。在 GPQA 的 95.5 分、CharXiv 的 86.6 分與 Terminal 的 82.1 分也都微幅領先。

雖然分數很漂亮，但實質體驗才是關鍵，於是我決定自費親自測試。

在計費機制上，我覺得他們設計得相當人性化。我訂閱了每月 20 美元的 Standard 方案，後台顯示當月消費了 22 美元，五小時與每週的使用限制也都在合理範圍內。

令人驚豔的是它的計費邏輯，就算它在幕後幫你同時召喚了幾十個子 Agent，計費也不會層層疊加。它只按當次參與的最高級模型單一費率計算，像 Fugu Ultra 按量費率輸入為每單位 5 美元，超過 272 萬上下文則是 10 美元，這在成本控制上相當划算。

＃安裝簡直快到離譜

設定過程非常簡單，在後台開好 API 鑰匙並設定好模式後，只要在終端機輸入 curl -fsSL https://sakana.ai/fugu/install | bash 這行指令就能自動完成安裝。系統會自動把 Fugu 嵌入到現有的 Codex 流程中，切換成 fugu high 模式就能直接運作。

我拿它整整實測了一整天，體感上它的開發效率簡直恐怖。我一天之內居然成功部署了超過 10 個全新的 Web 專案到 Vercel 上。

產出內容從流體 3D 視覺的 KŌSAI 官網、Eclipse Atlas 簡介頁、WebGL 打造的多合一體育遊戲 Table Sports Multiverse，甚至連 3D 冒險 RPG こもれびの里 跟實用的 Print Pal Planner 記帳軟體都難不倒它。看到一整排 fushigi-dungeon-roguelike 等當天部署完成的紀錄，真心覺得它的實務能力超乎預期。

＃數據說明了一切

這筆約 8 萬日圓價值的測試 Token 數據相當驚人，後台顯示直近 30 天內輸入了 3.25 億個 Token，但輸出卻精準控制在 115 萬個左右。最重要的是快取輸入佔了 3.04 億個，快取率高達 93%，剩餘額度還有 48.29 美元。

看到這段機制真的很感慨，它擺脫了過去人工手寫判斷規則的限制。Fugu 透過 MEASURE 衡量表現、SOFT TARGET 軟目標學習、END-TO-END 端到端過程評估與 EVOLVE 自我進化這四個階段，自己學習出哪種模型組合能順利完成任務。

整體測試下來，這款日本國產 AI 確實展現出媲美一線大廠的協調能力。如果有打算在工作流程中導入 AI Agent，我覺得這絕對是一個非常值得嘗試的選擇。

Author : 伴書僮

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