Sakana AI выпустила Fugu-Cyber (идентификатор модели: fugu-cyber-v1.0) — специализированное дополнение к семейству оркестрационных моделей Fugu, настроенное для задач кибербезопасности. Это не новая frontier-модель, а третий эндпоинт оркестратора Fugu, запущенного месяцем ранее.
Sakana сообщает об успешности 86,9% на бенчмарке CyberGym и 72,1% на CTI-REALM. Компания описывает эти результаты как сопоставимые с кибер-ориентированными frontier-моделями GPT-5.5-Cyber и Claude Mythos Preview.
Что измеряют бенчмарки
Два бенчмарка находятся на противоположных концах рабочего процесса безопасности.
CyberGym — бенчмарк Калифорнийского университета в Беркли, содержащий 1507 реальных уязвимостей из 188 проектов OSS-Fuzz. В основной задаче агент получает описание уязвимости и неисправленный код. Он должен написать proof-of-concept, который вызывает сбой на непропатченной сборке, но не на пропатченной. Этот шаг верификации делает бенчмарк сложным для обмана.
CTI-REALM — открытый бенчмарк Microsoft для инженерии детектирования. Microsoft отобрала 37 публичных отчётов об угрозах от Datadog Security Labs, Palo Alto Networks, Splunk и других. Агент должен сопоставить техники MITRE ATT&CK, исследовать телеметрию, итеративно уточнять KQL-запросы и выдавать валидированные Sigma-правила. Оценка покрывает Linux-эндоинты, Azure Kubernetes Service и Azure cloud.
Вместе пара покрывает «найди и докажи баг» и «преврати разведданные в детектирование».
Позиционирование результатов
Когда исследователи CyberGym опубликовали первые результаты, лучшая пара агент-модель достигала примерно 20%. Anthropic сообщила о 83,1% для Claude Mythos Preview в рамках Project Glasswing в апреле 2026. OpenAI отчиталась о 85,6% для обновлённого GPT-5.5-Cyber против 81,8% для GPT-5.5. Результат Fugu-Cyber в 86,9% — небольшой шаг за опубликованный frontier, а не прорыв.
CTI-REALM — иная история. Собственная оценка Microsoft поместила три лучшие конфигурации (все Claude) в диапазон 0,624–0,685. Fugu-Cyber с 72,1% оказался бы выше этого диапазона. Важно: CTI-REALM оценивается как trajectory reward от 0 до 1, а не pass/fail. Sakana тем не менее называет это success rate.
Как работает оркестрация
Fugu — это языковая модель, обученная читать запрос и на лету строить агентный каркас, делегируя подзадачи специализированным моделям из пула. Подход документирован в техническом отчёте Fugu и двух статьях ICLR 2026 — TRINITY и The Conductor. TRINITY назначает роли Thinker, Worker и Verifier между несколькими LLM. The Conductor изучает стратегии координации на естественном языке через reinforcement learning.
Для Fugu-Cyber роль верификатора — ключевая: кандидатная уязвимость проверяется специализированными суб-агентами до того, как будет предложен патч.
Доступ и цена
Fugu-Cyber доступен через API. Требуется ручное утверждение заявки. Применяется обновлённая политика Acceptable Usage, запрещающая оскорбительное использование. Биллинг — только по тарифным планам ($20, $100 и $200), которые покрывают Fugu и Fugu-Ultra. API не предоставляется в ЕС/ЕЭЗ до достижения соответствия GDPR.
Цены: $6 за миллион входных токенов, $36 за выходные, $0,60 за кэшированные. Все ставки удваиваются для контекста свыше 272K токенов — а при работе с большими кодовыми базами это не пограничный случай.
Источник: marktechpost.com