Fugu Ultra — доступ из России без VPN
Fugu Ultra от японской лаборатории Sakana AI — мультиагентная система, которая оркестрирует работу Claude, GPT-5.5 и Gemini для получения наилучшего результата. На бенчмарке SWE-Bench Pro Fugu Ultra превзошла Claude Opus 4.8 и GPT-5.5. Через Matrix Hub модель доступна из России без обхода блокировок — с оплатой в рублях через СБП или Т-Банк.
Что умеет Fugu Ultra
Fugu Ultra не генерирует ответы самостоятельно — она распределяет задачу между лучшими моделями мира и собирает итоговый результат. Система автоматически выбирает оптимального исполнителя под каждый тип запроса: код, научный анализ, многошаговые исследования. Контекстное окно — 200 000 токенов. Результаты превосходят Claude Opus 4.8 и GPT-5.5 на большинстве сложных тестов.
FAQ
Fugu Ultra — мультиагентная языковая модель от японской лаборатории Sakana AI. Она не генерирует ответы самостоятельно, а координирует работу пула ведущих моделей — Claude, GPT-5.5, Gemini — выбирая оптимального исполнителя под каждую задачу. На инженерном бенчмарке SWE-Bench Pro Fugu Ultra набрала 73,7%, превзойдя Claude Opus 4.8 (69,2%) и GPT-5.5 (58,6%).
Через Matrix Hub — российский агрегатор нейросетей. Платформа работает с российских IP-адресов напрямую, без обхода блокировок. Достаточно зарегистрироваться, пополнить баланс через СБП или Т-Банк и выбрать модель Fugu Ultra в каталоге.
На Matrix Hub доступна оплата через СБП, Т-Банк и другие российские платёжные инструменты. Иностранная карта не нужна. Используется модель pay-as-you-go: вы пополняете баланс и расходуете токены по мере работы — без фиксированной ежемесячной подписки.
Fugu Ultra оптимизирована под сложные многошаговые задачи: написание и отладка кода, научный анализ, исследования, работа с большими документами. Контекстное окно составляет 200 000 токенов. Для повседневных задач — переписки, простых вопросов, коротких текстов — лучше подойдут более быстрые и дешёвые модели из каталога.
Обычная языковая модель генерирует ответ самостоятельно. Fugu Ultra — это система оркестрации: она анализирует запрос, выбирает из пула лучшую модель под данный тип задачи, при необходимости запускает несколько агентов параллельно и собирает итоговый результат. Это позволяет получать качество, недостижимое для одной модели в одиночку.
