Sakana AI发布Fugu Cyber网安模型 基准测试表现超越GPT-5.5-Cyber等竞品

日本人工智能初创企业Sakana AI近日推出了一款名为Fugu Cyber的新型网络安全模型，该模型专为应对现代网络防御的复杂挑战而设计。在业界公认的高难度安全基准测试中，Fugu Cyber展现了强劲实力，其CyberGym测试成功率达到86.9%，CTI-REALM测试成功率则为72.1%，这一表现甚至超越了OpenAI的GPT-5.5-Cyber和Anthropic的Claude Mythos-Preview等知名模型。

Fugu Cyber的架构设计延续了标准Fugu模型的多智能体系统理念，但更侧重于网络安全领域的应用。该系统通过单一API接口封装，能够根据用户需求动态调配专业智能体，高效处理复杂的多步骤安全任务。这种模块化设计不仅提升了响应速度，还增强了系统对多样化攻击场景的适应性。

除提供基础API服务外，Sakana AI还为企业用户量身定制了人工智能驱动的网络安全解决方案。其专业团队可协助客户完成从系统部署到日常运维的全流程支持，确保技术方案与实际业务场景深度融合。这种"技术+服务"的双轨模式，为不同规模的企业提供了灵活的选择空间。

据技术文档披露，Fugu Cyber在训练阶段采用了海量真实网络攻击数据，并引入了对抗性强化学习机制。这种训练方式使模型能够主动识别潜在威胁模式，而非单纯依赖已知攻击特征库。开发团队表示，该系统特别优化了对零日漏洞和高级持续性威胁（APT）的检测能力，可显著降低企业面临的网络安全风险。