@rohanpaul_ai: Sakana Fugu Ultra 在实时交易终端编码测试中凭借视觉精美度击败其他模型，接近 GLM 5.2，…

Sakana Fugu Ultra 刚刚在一次实时交易桌面编码测试中，在视觉精致度上击败了其他模型，接近 GLM 5.2 的水平，但成本却是其 17 倍。

该测试在 atomic[.]chat 上进行，这是一款本地运行大语言模型的桌面应用。

Fugu 生成的界面最为丰富，包含多个面板、自选列表、图表、磁带式活动信息、状态标签，整体完成度更高。

值得注意的是，Fugu Ultra 是一种编排层，它通过一个兼容 OpenAI 的端点，将子任务组装并路由到多个模型组成的模型池中。

因此，Fugu 是一个在多智能体系统内经过学习的协调模型。

当你发送提示时，Fugu 会决定是独立回答，还是将任务的各个部分交给其他模型处理，然后收集输出并生成最终回复。

atomic.chat（@atomic_chat_hq）： Sakana Fugu 出人意料地接近 GLM 5.2 的水平，但成本高出 17 倍！

我们向 4 个模型给出了相同的提示：构建一个完整的实时交易桌面，包含前端和后端组件，从外部 API 实时获取 8 个交易品种的市场数据，并采用自定义深色主题。