AI 업계의 화두는 오랫동안 ‘더 큰 모델’이었지만, Sakana가 출시한 Fugu Ultra v1.1은 이 흐름에 정면으로 도전합니다. Fugu Ultra v1.1은 스스로 추론하는 단일 모델이 아니라, 여러 최신 모델들을 실시간으로 지휘하는 오케스트레이터(컨덕터) 시스템입니다1. 더 강한 모델 하나를 만드는 대신, 지능적인 조율만으로 그 이상의 결과를 낼 수 있다는 발상의 전환인 셈입니다.
Fugu Ultra v1.1이란 무엇인가: 질문 난이도에 따라 전략이 바뀐다
Fugu Ultra v1.1의 작동 방식은 사용자 질문의 복잡성에 따라 달라집니다. 시스템은 먼저 쿼리의 난이도를 분류한 뒤, 그에 맞는 처리 경로를 선택합니다3.
단순 질문: “2+2는 무엇인가요?” 같은 질문에는 풀에서 가장 적합한 단일 모델 하나를 호출해 바로 답변합니다. 이때 약 1,260토큰의 오케스트레이션 시스템 프롬프트가 고정 오버헤드로 추가됩니다3.
복잡한 질문: 증명, 비교 분석, 추론 등이 필요한 질문에는 1~3개의 작업자(Worker) 에이전트를 동시에 가동합니다. 경량 코디네이터가 Thinker, Worker, Verifier 역할을 할당하고, 각 모델의 답변을 종합·검증하여 하나의 최종 결과물을 만듭니다1.
이 구조의 핵심은 Sakana가 ICLR 2026에 채택한 두 편의 논문 TRINITY와 Conductor에 기반합니다. Conductor는 강화 학습으로 자연어 협업 전략을 학습하며, 사람이 설계한 워크플로우보다 더 효율적인 협업 패턴을 스스로 찾아냅니다1. Fugu Ultra v1.1은 이 연구를 실제 제품으로 구현한 사례라고 할 수 있습니다.
그래서 무엇이 달라지는가: 성능 뒤에 숨은 비용과 지연 시간
Fugu Ultra v1.1의 성능 향상에는 명확한 트레이드오프가 따릅니다. 바로 비용과 지연 시간입니다.
시스템이 내부적으로 여러 모델을 호출하고 대화를 주고받는 과정에서 막대한 숨은 토큰이 소모됩니다. 실제 리버스 엔지니어링 결과, 복잡한 쿼리 처리 시 사용자에게 보이는 출력 토큰 대비 5배에서 최대 12배에 달하는 오케스트레이션 토큰이 추가로 발생했습니다3. 가격은 100만 입력 토큰당 5달러, 출력 토큰당 30달러이며, 이 숨은 토큰들도 동일한 요율로 과금됩니다4. ‘Python과 Rust 비교 분석’ 같은 쿼리 하나에 수십 달러가 소요될 수 있는 구조입니다.
지연 시간도 무시할 수 없습니다. 단순 질문은 8~12초지만, 복잡한 작업은 30초에서 길게는 160초까지 걸립니다3. 게다가 Fugu Ultra v1.1은 모든 오케스트레이션이 완료된 후에만 결과를 스트리밍하므로, 실시간 상호작용이 필요한 서비스보다는 품질이 중요한 배치 작업에 더 적합합니다3.
Sakana의 CTO는 Fugu Ultra v1.1이 Fable 5를 자체 에이전트 풀에 포함하지 않고도, 복잡한 코딩 및 추론 작업에서 이를 능가하는 성능을 보였다고 밝혔습니다2. 이는 더 강한 단일 모델을 만들지 않고도, 여러 모델의 협업만으로 최신 단일 모델을 넘어설 수 있음을 시사합니다.
어떻게 적용할 것인가: ‘모델’의 정의를 다시 써야 할 때
Fugu Ultra v1.1이 단일 모델보다 항상 나은 것은 아닙니다. 간단한 질문에는 불필요한 오버헤드와 비용 낭비가 발생합니다. 그러나 매우 어려운 추론, 보안 분석, 논문 재현 같은 작업에서는 단일 모델의 한계를 뛰어넘는 결과를 보여줍니다. 핵심은 작업의 난이도와 요구되는 품질 수준에 따라 Fugu Ultra v1.1과 단일 모델을 구분해 사용하는 것입니다.
이제 우리는 AI 모델을 평가할 때 단순한 벤치마크 점수만 볼 수 없게 되었습니다. 10배의 토큰과 시간을 써서 얻은 성능인지를 함께 고려해야 합니다. Fugu Ultra v1.1은 결국 어떤 모델을 쓸 것인가 하는 질문을, 어떤 오케스트레이션 전략을 선택할 것인가의 문제로 바꾸고 있습니다. Fugu Ultra v1.1은 OpenRouter와 Vercel에서 이용 가능합니다.
1Sakana Fugu -- Multi-Agent System as a Model
3Inside Sakana Fugu Ultra: We Reverse Engineered Its Multi Agent Architecture
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