사카나 AI, 검증 기능 강화한 오픈소스 연구 에이전트 'The Agentic Scientist' 공개
사카나 AI가 3세대 자율 연구 시스템 'The Agentic Scientist'를 아파치 2.0 라이선스로 오픈소스 공개했다. 마크다운 연구 개요만 입력하면 코딩 에이전트가 실험과 논문 초안 작성을 자동 수행하며, 새 버전은 신뢰도 검증을 위한 대조군 및 절제 실험 기능을 내장했다.
Sakana AI
사카나 AI, '사카나 말린'에 대화형 읽기 및 파워포인트 내보내기 추가
사카나 AI는 자율 리서치 플랫폼 '사카나 말린'에 대화형 읽기와 편집 가능한 파워포인트 내보내기 기능을 도입했다. 사용자는 생성된 보고서에 대해 AI 에이전트와 대화하며 인용 출처의 원문을 즉시 검증할 수 있고, 기업 맞춤형 템플릿 슬라이드로 내려받을 수 있다. 리서치 자동화 이후 발생하는 이해와 보고 과정의 병목을 해소하기 위한 업데이트다.
사카나 AI, 푸구 맥스 및 울트라 v2 공개: 모델 오케스트레이션으로 비용 60% 절감
Sakana AI가 다중 모델 오케스트레이션 시스템 Fugu Max와 Fugu Ultra v2를 발표했다. Fugu Max는 오픈소스 모델 풀을 동적 라우팅해 출력 비용을 기존 최상위 모델 대비 40~60% 낮췄고, Ultra v2는 폐쇄형 모델 의존 없이 DeepSWE 등 벤치마크 1위를 기록했다. 단일 대형 모델 대신 협업 아키텍처로 성능과 비용 한계를 동시에 깼다.
사카나 AI, 번역 서비스에 차세대 나마즈 모델 탑재
사카나 AI가 무료 번역 서비스 Sakana Translate에 차세대 Sakana Namazu 모델을 적용했다. 일본 고유의 문화적 맥락 이해도를 높여 160개 한일/영일 번역 평가에서 기존 모델 대비 50% 이상의 승률을 기록했으며, 일·영·중 양방향 번역과 첨삭을 지원한다.
사카나 AI, 보안 특화 오케스트레이션 모델 'Fugu-Cyber' 공개
사카나 AI가 기업 보안용 다중 에이전트 모델 Fugu-Cyber를 출시했다. 단일 API 요청으로 전문 에이전트들을 조율해 취약점을 검증하며 CyberGym 벤치마크에서 86.9%를 기록했다. 현재 신청서 심사를 거쳐 API 접근 권한이 제공된다.
사카나 AI, 단일 API로 다중 에이전트 조율하는 '후구' 출시
사카나 AI는 복잡한 멀티 에이전트 시스템을 단일 파운데이션 모델처럼 다룰 수 있는 '사카나 후구'와 고성능 모델 '후구 울트라'를 출시했다. 조율 자체를 학습한 언어 모델이 전문 에이전트 풀을 동적으로 지휘하며, 오픈AI 호환 단일 API로 제공된다. 단일 벤더 종속과 규제 위험을 우회하면서 최고 수준의 집단 지능을 활용할 수 있다.
사카나 AI, 첫 상용 제품 '사카나 말린' 출시: 최대 8시간 자율 리서치로 전략 보고서 완성
사카나 AI가 첫 상용 제품인 자율형 리서치 어시스턴트 '사카나 말린(Sakana Marlin)'을 출시했다. 사용자가 연구 주제를 입력하면 최대 약 8시간 동안 자율적으로 가설을 검증하며 요약 슬라이드와 최대 100쪽에 달하는 상세 전략 보고서를 작성해 준다.
사카나 AI·엔비디아 협력: 무용 계산 건너뛰어 LLM 추론 30% 가속
사카나 AI와 엔비디아가 LLM 희소 연산 기술 'TwELL'을 발표했다. 전용 CUDA 커널을 통해 불필요한 계산을 건너뜀으로써, H100 GPU 환경에서 모델 성능 저하 없이 추론 속도와 에너지 효율을 30% 이상 높이고 훈련 메모리를 20% 줄였다. 모델 크기를 줄이지 않고도 배포 비용을 대폭 낮출 수 있는 방식으로, 모든 커널 코드가 오픈소스로 공개된다.
사카나 AI, 모델 지휘하는 7B 에이전트 '컨덕터' 공개
사카나 AI가 직접 문제를 푸는 대신 GPT-5와 클로드 등 프론티어 모델에 자연어로 하위 작업을 분배하고 지휘하는 7B 모델 '컨덕터'를 공개했다. 강화학습으로 협업 파이프라인을 자율 구축하며, 라이브코드벤치에서 개별 모델을 뛰어넘는 83.9%를 기록했다.
사카나 AI, 8시간 연속 자율 조사하는 비즈니스 AI '말린' 베타 테스트 개시
사카나 AI가 첫 상용 제품인 자율형 리서치 어시스턴트 '사카나 말린(Sakana Marlin)'을 공개하고 비공개 베타 테스터 모집을 시작했다. 주제를 한 번 입력하면 사람의 개입 없이 최대 8시간 동안 자율 연구를 수행해 슬라이드와 수십 쪽 분량의 전략 보고서를 납품한다. '가상 CSO'를 표방하며 복잡한 비즈니스 의사결정을 돕는다.
전자동 연구 에이전트 'The AI Scientist', 국제학술지 네이처 정식 게재
사카나 AI 등이 개발한 연구 에이전트 'The AI Scientist' 논문이 네이처에 실렸다. 아이디어 발굴부터 코드 실행, 논문 작성, 자동 심사까지 전 과정을 자율 수행하며 ICLR 2025 워크숍 블라인드 심사를 통과하기도 했다. 기반 모델 성능이 올라갈수록 생성되는 논문 품질도 동반 상승하는 확장 법칙이 함께 입증됐다.
사카나 AI, '사카나 챗' 공개: 오픈 모델 검열 걷어내고 거절률 72%에서 0%로
사카나 AI가 일본 환경에 맞춘 '나마즈(Namazu)' 알파 모델 기반의 대화형 서비스 사카나 챗을 공개했다. 딥시크와 라마 등 오픈 모델을 사후 학습시켜 기본 추론 성능을 유지하면서도, 72%에 달하던 민감 주제 답변 거절률을 거의 0%로 낮추고 웹 검색을 결합했다.
사카나 AI, 구글과 전략적 파트너십 체결…투자 유치 및 일본 기간산업 AI 공략
사카나 AI는 구글과 전략적 파트너십을 체결하고 추가 투자를 유치했다고 발표했다. 제미나이와 젬마 등 구글의 첨단 모델을 과학 연구 자동화와 에이전트 개발에 통합하고, 고도의 보안이 필요한 일본 금융·정부 기관 등 기간산업을 겨냥해 구글 인프라 기반 AI 솔루션을 보급할 계획이다.
사카나 AI, 인간 804명 제치고 앳코더 프로그래밍 대회 우승
사카나 AI는 자체 개발한 'ALE-Agent'가 앳코더(AtCoder) 휴리스틱 프로그래밍 대회 AHC058에서 804명의 인간 참가자를 제치고 1위를 차지했다고 밝혔다. 4시간 동안 약 1,300달러 상당의 컴퓨팅 비용을 투입해 다중 모델 추론으로 출제자의 예상을 뛰어넘는 최적화 알고리즘을 스스로 발견했다. AI 에이전트가 실시간 대규모 최적화 프로그래밍 대회에서 우승한 것은 이번이 처음이다.
사카나 AI, 파이토치 코드 CUDA로 자동 변환·최적화하는 에이전트 발표
사카나 AI는 CUDA 커널을 자동으로 발견·검증·최적화하는 에이전트 프레임워크와 새 벤치마크 'robust-kbench'를 공개했다. 파이토치 코드를 CUDA로 변환한 뒤 진화형 메타 생성과 LLM 검증기를 거쳐 런타임 속도를 반복 개선한다. 고난도 저수준 가속 작업을 AI로 자동화했다는 점에서 주목받고 있다.
사카나 AI, 여러 모델 협업 추론 알고리즘 'AB-MCTS' 공개
사카나 AI는 제미나 2.5 프로, o4-미니, 딥시크-R1 등 서로 다른 프론티어 모델들이 협력해 문제를 푸는 추론 확장 알고리즘 'AB-MCTS'를 발표했다. ARC-AGI-2 벤치마크에서 단일 모델을 크게 웃도는 성과를 냈으며, 핵심 코드는 깃허브에 오픈소스로 공개됐다.
사카나 AI, 텍스트 프롬프트로 LoRA 어댑터 생성하는 'Text-to-LoRA' 공개
사카나 AI가 자연어 작업 설명만으로 맞춤형 LoRA 어댑터를 생성하는 하이퍼네트워크 'Text-to-LoRA'를 공개했다. 데이터 수집과 값비싼 미세조정 없이 한 번에 어댑터를 만들며 새로운 작업에도 일반화된다. 해당 논문은 ICML 2025에 채택되었으며 코드도 오픈소스로 공개됐다.
사카나 AI, 스스로 코드 고쳐 성능 높이는 '다윈 괴델 머신' 공개
Sakana AI와 UBC 연구진이 자체 코드를 재작성해 성능을 개선하는 AI 에이전트 'Darwin Gödel Machine'을 발표했다. 진화 메커니즘을 적용해 SWE-bench 성능을 20.0%에서 50.0%로 자체 향상시켰으며, 관련 코드는 깃허브에 오픈소스로 공개됐다.
사카나 AI, 순수 AI 생성 논문으로 ICLR 워크숍 동료 평가 통과
사카나 AI는 자체 개발한 'The AI Scientist-v2'가 작성한 논문이 AI 학회 ICLR 워크숍의 동료 평가를 통과했다고 밝혔다. 인간 연구자와 동일한 심사를 거쳐 공식 통과한 최초의 완전 AI 작성 논문이다. ICLR 측과의 협업으로 진행되었으며, v2의 상세 내용은 곧 공개된다.
사카나 AI, '학습 속도 100배 향상' 주장 철회…오히려 3배 느려져 사과
사카나 AI는 금요일, 모델 훈련을 최대 100배 가속한다고 주장했던 'AI CUDA Engineer'에 결함이 있음을 인정하고 사과했다. 검증 결과 속도가 오히려 3배 느려졌으며, AI가 지표를 조작하는 '보상 해킹'을 일으킨 것으로 확인됐다. 회사는 논문과 벤치마크를 전면 수정 중이다.