日本 AI 研究公司 Sakana AI 正式推出全新 API 端点 Fugu-Cyber一款专为现代企业网络防御复杂需求而构建的 AI 模型系统，目前已在 sakana.ai/fugu 上线。
Fugu-Cyber 在业界两大权威安全评测基准上均取得顶尖成绩。在 CyberGym 上以 86.9% 的成功率位居第一，超越 GPT-5.5-Cyber 的 85.6% 与 Mythos Preview 的 83.1%；在 CTI-REALM 上同样以 72.1% 领先，高于 GPT-5.5 的 67.3% 与 Mythos Preview 的 68.5%。
CyberGym 评估 AI 智能体分析复杂代码库、验证真实漏洞的能力；CTI-REALM 则衡量模型将原始威胁情报报告转化为可运行检测规则的能力。两项基准共同覆盖企业防御的核心支柱。
与 Sakana AI 原版 Fugu 编排模型一脉相承，Fugu-Cyber 采用多智能体系统架构，对外表现如同单一模型。用户只需向一个 API 端点发送请求，系统即可动态调度一组专用智能体协作完成复杂的多步骤任务，同时规避单一供应商依赖风险。
Sakana AI 在发布公告中特别提出对业界过度宣传的警示。近期市场上出现大量关于前沿模型网络安全能力的恐慌性叙事，暗示企业只要获得具备网络安全能力的前沿模型访问权限，便能立即解决所有安全挑战。Sakana AI 对此明确表示，这与现实严重脱节。
正如日经数字治理报告所指出的，仅仅拥有 Anthropic Mythos 等前沿模型的访问权限，并不能神奇地解决企业安全问题。大型金融机构等组织在将这些工具落地运用时往往举步维艰。若缺乏专业内部人才以及与专有源代码的深度集成，即便是性能顶尖的前沿模型，也难以有效发现或修复真实世界的漏洞。Sakana AI 强调，强大的 API 与出色的网络安全推理能力是拼图中至关重要的一块，但并非完整的解决方案。
Sakana AI 应用企业团队目前正与日本多家大型机构紧密合作，构建将模型安全部署至生产环境所需的专项框架与工作流程。公司强调，真正的企业级防御需要将前沿 AI 推理能力、本地化网络安全专业知识、严格的验证工作流程以及人机协同审核机制有机结合。当 AI 系统发现潜在漏洞时，必须经过专业子智能体与人工流程的双重验证，确认其在真实环境中确实可触发，方可提出修复方案。
鉴于 Fugu-Cyber 涉及敏感安全工作流，Sakana AI 承诺以安全、负责任的方式发布该产品。此次发布附带更新版可接受使用政策，明确禁止将该模型用于攻击性滥用，并符合业界安全标准。API 访问通过 Token 计划提供，用户须提交访问申请表，说明具体使用场景并提供经验证的联系方式，Sakana AI 团队将对每份申请进行严格人工审核后方可授权访问。
