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摘要

Sakana 的 Fugu Ultra 模型编排系统在交易终端 UI 的实时编码测试中表现优于其他模型，尽管成本高出 17 倍，但展示了其在视觉精美度和多智能体协调方面的优势。

Sakana Fugu Ultra 在实时交易终端编码测试中凭借视觉精美度击败了其他模型，接近 GLM 5.2，但成本是其 17 倍。 测试在 atomic[.]chat 上进行，这是一款可在本地运行 LLM 的桌面应用。 Fugu 生成了最丰富的界面，包含多个面板、自选股列表、图表、实时报价活动、状态标签，整体完成度更高。 值得注意的是，Fugu Ultra 是一个编排层，通过一个兼容 OpenAI 的端点，跨模型池组装并分配子任务。 因此，Fugu 是一个多智能体系统中的学习型协调器模型。 当你发送提示时，Fugu 会决定是独立回答，还是将任务的部分分配给其他模型，然后收集输出并生成一个最终响应。
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缓存时间: 2026/06/23 09:47

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。

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