Sakana Fugu vs. Claude Fable 5: benchmark, prezzi e altro

Sakana presenta Fugu come allineato a Fable 5, ma esclude Fable 5 dalla sua stessa tabella dei benchmark. Quindi confronteremo i due modelli fianco a fianco per quanto è effettivamente possibile.

Ecco il contesto. Il governo degli Stati Uniti ha sospeso l’accesso pubblico a Claude Fable 5 a poco meno di tre giorni dal lancio da parte di Anthropic. E Fable 5 era presentato come il suo modello più capace. Ora, due settimane dopo, la giapponese Sakana AI ha rilasciato Fugu con affermazioni importanti. Una in particolare ha fatto il giro: Sakana AI dice che Fugu Ultra "sta spalla a spalla con modelli leader come Fable 5 e Mythos Preview" sui benchmark più difficili del settore per ingegneria, scienza e ragionamento, e senza alcun rischio legato ai controlli all’export. Il CEO David Ha ha scritto su X che Fugu dimostra che un pool intercambiabile di agenti orchestrati può eguagliare modelli di frontiera soggetti a restrizioni come Fable.

Le affermazioni sono un po’ difficili da verificare perché Fable 5 non compare affatto nella tabella dei benchmark di Fugu. Sakana lo esclude sostenendo che non è accessibile pubblicamente. Facciamo il possibile: stiamo verificando la manciata di benchmark che compaiono nelle tabelle pubblicate da entrambi i laboratori con baseline corrispondenti. E per chiudere, parleremo di prezzi e della situazione d’accesso

Se vuoi un’infarinatura sui due sistemi presi singolarmente, abbiamo dei post: leggi la nostra copertura di Claude Fable 5 e il nostro approfondimento su Sakana Fugu.

Che cos’è Sakana Fugu?

Sakana Fugu non è un singolo modello addestrato nel senso tradizionale. È un orchestratore: un modello che riceve la tua richiesta, decide se rispondere direttamente o delegare a modelli specialistici in un pool, gestisce verifica e sintesi e restituisce una risposta attraverso una singola API compatibile con OpenAI. Dall’esterno chiami un endpoint; all’interno, un insieme coordinato di modelli di frontiera fa il lavoro.

È disponibile in due varianti. Fugu bilancia qualità e bassa latenza ed è proposto come predefinito quotidiano per coding, review e servizi interattivi. Fugu Ultra coordina un pool più ampio di agenti esperti ed è ottimizzato per la massima qualità delle risposte su problemi difficili e multi-step — riproduzione di paper, analisi di cybersecurity, data science in stile Kaggle, indagini su brevetti.

L’idea è in realtà duplice.

• Primo, un’orchestrazione appresa: il coordinatore è addestrato a decidere quando delegare e come combinare gli output, invece di eseguire una pipeline scritta a mano.
• Secondo, un pool di agenti intercambiabile: quando un nuovo modello di frontiera diventa pubblicamente disponibile, Sakana prevede di impiegare circa due settimane per integrarlo. (Importante per il resto dell’articolo: Fable 5 non è in quel pool perché non è accessibile pubblicamente.

Che cos’è Claude Fable 5?

Claude Fable 5 è un modello di classe Mythos, un livello che Anthropic posiziona sopra la classe Opus, reso sicuro per l’uso generale tramite una serie di classificatori. È lo stesso modello sottostante di Claude Mythos 5; la differenza è che Fable 5 gira (girava) con i classificatori di sicurezza attivi, mentre Mythos 5 ne ha alcuni disattivati ed è riservato ai partner di Project Glasswing e a selezionati ricercatori in biologia.

Secondo Anthropic, Fable 5 era all’avanguardia su quasi tutti i benchmark tracciati da Anthropic, con un vantaggio crescente su task più lunghi e complessi. Il dettaglio pratico principale: quando una query tocca cybersecurity, biologia/chimica o distillazione di modelli, un classificatore a due stadi reindirizza la risposta a Claude Opus 4.8 e lo comunica all’utente. 

Sakana Fugu vs. Claude Fable 5: benchmark

La tabella di confronto pubblicata da Sakana esclude Fable 5 e Mythos Preview, sostenendo che non sono accessibili pubblicamente e quindi non possono essere nel pool di Fugu. I numeri ufficiali di Fugu sono quindi misurati rispetto a Opus 4.8, GPT-5.5 e Gemini 3.1 Pro, che puoi vedere tutti nella tabella qui sotto. Lo vedi vincere in 10 benchmark su 11. 

Per inserire Fable 5 nel quadro, ho incrociato i benchmark che compaiono sia nella tabella di Anthropic sia in quella di Sakana, verificando che le baseline condivise coincidano. Su SWE-Bench Pro e Humanity's Last Exam (senza strumenti), i numeri di Opus 4.8, GPT-5.5 e Gemini 3.1 Pro sono identici in entrambe le fonti — quindi quei due confronti sono puliti. Ridotto ai soli due sistemi, il testa a testa è così:

‡ I due laboratori riportano baseline diverse e usano scaffolding differenti per TerminalBench, quindi le condizioni non sono identiche.

Questi tre sono gli unici benchmark che compaiono nelle tabelle pubblicate da entrambi i laboratori con baseline corrispondenti, motivo per cui il resto del confronto deve restare qualitativo. Fable 5 è in testa in tutti e tre.

Quindi, su ogni benchmark in cui è anche solo possibile un confronto diretto, Fable 5 risulta davanti a Fugu Ultra di circa 6–9 punti. È coerente con l’area in cui Fable 5 è progettato per vincere: task a lungo raggio valutati alla fine, dove un singolo modello più forte accumula meno errori composti.

In sintesi:

1. Tutti i numeri di Fugu sono auto-riportati e non sono ancora comparsi su classifiche di terze parti.
2. Sakana descrive Fugu come "spalla a spalla" con Fable 5 e Mythos Preview. Dati i divari sopra, è una lettura difendibile ma generosa. "Vicino, ma dietro" è più accurato.
3. I set di confronto si sovrappongono solo in parte. Fable 5 è in testa sulla visione (può ricostruire il sorgente di una web app da screenshot), che Fugu non enfatizza affatto; Fugu pubblica benchmark su long-context e banking che la tabella di Anthropic non copre. Sono quindi ottimizzati per forme di lavoro in parte diverse.

Sakana Fugu vs. Claude Fable 5: disponibilità e accesso

Claude Fable 5 è attualmente sospeso. Anthropic ha ritirato l’accesso sia a Fable 5 sia a Mythos 5 il 12 giugno a seguito di una direttiva statunitense sui controlli all’export e afferma di essere al lavoro per ripristinare l’accesso il prima possibile. Gli altri modelli di Anthropic, come Opus 4.8, sono ancora disponibili.

Sakana Fugu è disponibile ora tramite console.sakana.ai con un’API compatibile con OpenAI — tranne nell’UE e nello SEE, dove Sakana ha sospeso la disponibilità mentre lavora alla conformità GDPR. Non sono riuscito a ottenere una tempistica precisa.

Al momento, un team europeo potrebbe non riuscire a usare nessuno dei due modelli.

Considerazioni finali

Sulla carta, è una gara serrata e autentica tra due filosofie.

Anthropic ragiona in termini di scala — un modello di classe Mythos così capace da richiedere un sistema di classificatori parallelo.

Sakana punta sul coordinamento — l’idea che un orchestratore addestrato sopra un pool intercambiabile possa restare a distanza di aggancio da qualsiasi singolo modello di frontiera, pur essendo più economico, più resiliente e agnostico rispetto ai provider.

I benchmark, presi alla lettera, dicono che la scommessa di Anthropic produce l’artefatto più forte nei test comparabili, mentre quella di Sakana produce quello più disponibile e più economico.