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Fugu fonctionne comme un orchestrateur d'intelligence — au lieu de reposer sur un seul LLM, il sélectionne et combine les forces de plusieurs modèles selon la tâche. Résultat : performance comparable aux leaders sans être enfermé dans un écosystème propriétaire.
Pour les utilisateurs, c'est un changement de paradigme : fini le choix binaire « GPT-4 ou Claude ». Avec une orchestration intelligente, on peut mixer les outils selon leur spécialité réelle — gain de flexibilité et potentiellement de coûts.
Le vrai enjeu ? Sakana montre qu'on n'a pas besoin d'un megamodèle pour performer. Mais cette approche demande de la complexité opérationnelle (latence, compatibilité entre modèles) — à surveiller en production.
