Sakana AI 发布了 Fugu-Cyber，这是其 Fugu 编排器家族中专门针对网络安全领域的端点，在 CyberGym 基准测试中取得了 86.9% 的成功率，在 CTI-REALM 上取得了 72.1% 的成绩。

  • Fugu-Cyber 并非全新的前沿模型，而是针对现有 Fugu 编排器架构中的安全推理进行优化的第三个端点。
  • 该模型在 CyberGym 上取得 86.9% 的成绩，略高于 GPT-5.5-Cyber 报告的 85.6% 和 Claude Mythos Preview 的 83.1%。
  • 在 CTI-REALM 上，Fugu-Cyber 得分为 72.1%，优于 Microsoft 的最高 Claude 配置（范围在 0.624 到 0.685 之间）。
  • 访问需经过手动审批、防御性用途的接受使用政策以及 Token Plan，且在欧盟或欧洲经济区不可用。

此次发布将 Fugu-Cyber 定位为专门用于安全推理任务的工具，利用编排器将子任务委托给专家模型的能力。