Sakana AI mise sur Nvidia Nemotron pour défier les géants de l'IA

Sakana AI mise sur Nvidia Nemotron pour défier les géants de l'IA

Sakana AI élargit son orchestrateur d'IA, Fugu, pour inclure les modèles Nemotron open-source de NVIDIA. Fugu sélectionne dynamiquement les modèles appropriés pour les sous-tâches et agrège leurs résultats.

Au sein de ce pool d'agents, les modèles Nemotron agissent comme des spécialistes dans la programmation, l'utilisation d'outils et le suivi d'instructions. Ils sont destinés à compléter les systèmes existants, et non à les remplacer.

Sakana AI repose sur le principe de l'intelligence collective. L'entreprise croit que la puissance de l'IA provient de l'interaction de nombreux modèles, ce qui réduit également la dépendance à des fournisseurs individuels.

La startup tokyoïte Sakana AI ajoute les modèles Nemotron open de Nvidia à son orchestrateur Fugu. Ce partenariat vise à prouver que des modèles ouverts coordonnés peuvent rivaliser avec des systèmes de pointe.

Sakana AI a récemment lancé Fugu. Le système est lui-même un modèle de langage, entraîné pour appeler d'autres LLMs à partir d'un pool d'agents qui inclut des instances de lui-même. Derrière une seule API, Fugu choisit dynamiquement quels modèles combiner pour une tâche donnée, délègue des sous-tâches et synthétise les résultats en une seule réponse.

La configuration est modulaire. De nouveaux modèles peuvent être ajoutés à tout moment, de sorte que le système n'est pas lié aux forces ou aux pannes d'un fournisseur unique, selon Sakana AI. Dans ses propres benchmarks, l'entreprise a affirmé que sa variante plus puissante, Fugu Ultra, performait au même niveau que Fable 5 d'Anthropic et Mythos Preview. Cependant, des tests indépendants préliminaires ont été moins enthousiastes, critiquant la vitesse et le coût.

Nemotron remplit un rôle de spécialiste dans le pool d'agents de Fugu

La famille Nemotron de Nvidia se compose de modèles et d'outils à poids ouverts. Sakana AI souligne leurs forces en matière de codage, d'appel d'outils et de suivi d'instructions. En tant que modèles spécialisés, ils sont destinés à compléter les modèles de pointe à l'intérieur de la couche d'orchestration de Fugu, et non à les remplacer. Les modèles ouverts deviennent plus utiles lorsqu'ils sont orchestrés dans des systèmes agentiques plutôt que déployés isolément, affirme l'entreprise.

Sakana Fugu orchestre dynamiquement plusieurs modèles de langage à partir d'un pool d'agents interchangeables pour résoudre des tâches complexes. Externement, le système se comporte comme un modèle unique avec une seule API.

Nvidia a rapidement élargi la gamme Nemotron. Avec Nemotron 3 Ultra, un modèle d'environ 550 milliards de paramètres et 55 milliards de paramètres actifs, l'entreprise a publié ce que la plateforme de benchmark Artificial Analysis appelle le modèle ouvert américain le plus performant à ce jour. Il se classe devant Gemma 4 31B, gpt-oss-120b, et le propre Nemotron 3 Super de Nvidia, mais reste derrière des modèles chinois comme Kimi K2.6.

Nvidia a également lancé Nemotron 3 Nano Omni, un modèle multimodal qui gère le texte, les images, la vidéo et l'audio, destiné à des cas d'utilisation agentiques comme le traitement de documents et les agents informatiques. Ensemble, la famille Nemotron couvre un large éventail de capacités dont Fugu peut tirer parti lors du choix des agents.

Sakana AI n'a pas donné de date précise pour l'intégration, indiquant seulement qu'elle sera incluse dans une prochaine version de Fugu. Après cela, les équipes de Sakana et de Nemotron prévoient de surveiller et d'optimiser en continu les performances de Nemotron au sein de Fugu. Nvidia fournira des conseils techniques sur les recettes et l'évaluation de Nemotron.

L'orchestration comme voie de scalabilité pour l'IA ouverte

Sakana AI présente le partenariat comme une partie d'une tendance plus large. Les progrès en IA dépendront de plus en plus de la manière dont les modèles peuvent être évalués, combinés et intégrés dans des flux de travail réels, soutient l'entreprise. Aucun modèle unique ne sera le leader dans chaque tâche, langue, modalité et environnement d'entreprise. Cela rend la couche d'orchestration essentielle pour la prochaine phase de l'IA ouverte.

« L'IA la plus performante ne viendra pas d'un modèle unique, mais de nombreux modèles travaillant en concert », écrit Sakana AI dans son annonce. Lors des premières évaluations, l'approche basée sur l'orchestration a montré de solides performances aux côtés des systèmes de pointe. L'annonce ne comprend cependant aucun nouveau chiffre de benchmark pour la combinaison Nemotron. En pratique, cet accord signifie que Sakana a accès à un plus large pool de modèles spécialisés tandis que Nvidia collecte des données sur les performances de Nemotron dans des flux de travail multi-agents.

Sakana AI positionne également le partenariat en termes géopolitiques. La startup décrit sa contribution comme une approche japonaise d'« intelligence collective » conçue pour donner aux développeurs et aux entreprises du monde entier accès à un écosystème croissant de modèles ouverts. Lorsqu'elle a d'abord dévoilé Fugu, l'entreprise avait déjà souligné les risques de dépendre d'un seul fournisseur d'IA et avait proposé des modèles ouverts et orchestrables comme une protection contre les restrictions d'accès réglementaires ou de politique étrangère.

La startup a été fondée à Tokyo en 2023 par d'anciens chercheurs de Google, Llion Jones, co-auteur de l'article sur le Transformer « Attention Is All You Need », et David Ha. Dès le départ, ils ont placé l'intelligence collective, plutôt que des modèles uniques de plus en plus grands, au centre de leur stratégie de scalabilité. Avant Fugu, Sakana AI avait mis en place le RSI Lab, un groupe de recherche axé sur l'auto-amélioration récursive visant à automatiser le processus de développement de l'IA.