Sakana Fugu-Cyber：专为现代网络防御打造的新API端点

今天，Sakana AI发布了其Fugu协调模型的最新更新：Fugu-Cyber。作为新的API端点，Fugu-Cyber专为现代网络防御的复杂性而设计。它在业界最具挑战性的安全基准测试中达到了最先进的性能，在CyberGym上成功率为86.9%，在CTI-REALM上为72.1%，与GPT-5.5-Cyber和Mythos-Preview等领先的网络安全前沿模型相当。

这些基准测试共同测试了企业防御的核心支柱：CyberGym评估智能体分析复杂代码库以验证真实世界漏洞的能力，而CTI-REALM则衡量其将原始威胁情报报告转化为有效检测规则的能力。

与原始Fugu协调模型一样，Fugu-Cyber是一个多智能体系统，但行为类似于单一模型。用户向一个端点发送请求，系统便会动态协调一组专业智能体来处理复杂的多步骤任务，避免了单一供应商依赖的风险。它现已作为新API端点在sakana.ai/fugu上可用。

前沿网络能力的现实检验

在评估中获得高分只是故事的开端。最近，关于前沿模型网络能力的恐惧情绪甚嚣尘上。许多行业叙事暗示，只要让组织访问具有网络能力的前沿模型，就能立即解决其安全挑战。我们认为，是时候让这种讨论回归现实了。

正如最近Nikkei Digital Governance报告（日文）所强调的，仅仅拥有像Anthropic的Mythos这样的前沿模型并不能神奇地解决企业安全问题。实际上，大型组织，包括主要金融机构，往往难以将这些工具投入运营。如果没有专门的内人才和对专有源代码的深度集成，即使是最先进的前沿模型也无法轻易发现或修补真实漏洞。

Nikkei文章中指出的挑战也反映了Sakana AI自身在帮助日本大型企业应对网络安全挑战时的经验。成功的部署既需要网络安全方面的人类专家，也需要访问前沿能力。

一个具有强大网络推理能力的高性能API是拼图中非常重要的一块，但并非全部解决方案。

超越API

当孤立部署时，原始模型必然会产生误报。如果没有合适的框架，它们将难以理解生产环境的细微差别。真正的企业防御需要的不仅仅是访问前沿模型。根据我们的经验，网络安全解决方案需要将前沿模型与深入的本地化网络安全人类专家和严格的验证工作流相结合。如果AI系统发现潜在漏洞，它必须由专门从事网络安全的子智能体和人类在环流程进行验证，以确认在真实环境中是否会触发，然后才能提出补丁。这正是Sakana AI正在解决的挑战。

企业解决方案：弥合Fugu-Cyber前沿能力与企业安全之间的差距

这就是Sakana AI应用企业团队的用武之地。我们不仅在构建核心引擎，还在构建安全使用它所需的基础设施。我们目前正与日本主要机构密切合作，构建将这些模型投入生产所需的专门框架和工作流。通过将Fugu-Cyber的原始推理能力与安全专业人员的实际经验相结合，我们正在帮助企业构建既高度可靠又能力强大的自动化漏洞验证及其他后续任务。

正如行业专家所指出的，网络防御的未来依赖于能够组合多个AI模型以实现比任何单一模型更高性能的系统。通过协调世界上最好的模型形成一个统一系统，我们正在提供实现AI主权所需的现实、有弹性的蓝图。

负责任部署

由于Fugu-Cyber处理敏感的安全工作流，我们致力于其安全且负责任的发布。为了确保安全部署，Fugu-Cyber在更新的可接受使用政策下发布，禁止恶意使用并符合行业安全标准。Fugu-Cyber API将适用于Token计划。用户还需要通过提交访问申请表单来申请访问权限，详细说明其预期用例并提供经过验证的联系信息。我们的团队将在授予Fugu-Cyber访问权限之前对每个申请进行严格审查和批准。我们将继续审查我们的系统，并与企业合作伙伴并肩工作，确保这项技术用于加强和防御关键基础设施。

Sakana Fugu-Cyber今天已在sakana.ai/fugu上作为新模型在API端点可用。如需了解更多企业解决方案，请通过我们的应用团队联系我们。