ベースモデルに依存しないオーケストレーションに向けて：Gemma 4版 Sakana Fuguの検証

Sakana AIは、Sakana Fuguの指揮者モデルをGemma 4ベースで訓練し、従来と同等のオーケストレーション性能が出ることを確認しました。モデルプールに加えて指揮者モデルの多様化・モジュール化を図ることで、国内のさまざまな用途で求められるソブリン性の要件に応じたオーケストレーション技術を開発し、提供していきます。 背景：Sakana Fuguの二層構造 Sakana Fugu は、マルチエージェントのオーケストレーションシステムを一つの基盤モデルとして提供するプロダクトです。ユーザーが一つのエンドポイントにリクエストを送ると、Sakana Fugu自身が処理の仕方を判断し、必要に応じて高性能なモデル群を動的に呼び出して、その成果を一つの答えにまとめます。この設計はICLR 2026で発表した Trinity と Conductor の研究を基盤としています。 Sakana Fuguは二つの層からなります。 指揮者モデル（オーケストレーターモデル） ：モデル間の「協調の仕方」をSakana AIが学習させた小規模な言語モデル。 モデルプール ：実際の処理を担うモデル群。数百Bクラスのフロンティアモデルを含む。設計上、何を入れるか・何と入れ替えるかを自由に構成できる。 Sakana Fuguは、モデル間の「協調の仕方」をSakana AIが学習させた小規模な言語モデルであ