Fugu Ultra v2 vs DeepSeek V4 Pro : la question du prix de sortie 34x

Fugu Ultra v2 facture environ trente-quatre fois le prix catalogue de DeepSeek V4 Pro pour le texte qu'il écrit. Ce n'est pas une coquille et ce n'est pas un artefact d'arrondi : le nouvel orchestrateur de Sakana AI est affiché à 30,00 $ par million de tokens de sortie, DeepSeek annonce 0,87 $ par million, et sur le seul benchmark pour lequel les deux fournisseurs publient un chiffre, l'écart de performance n'a rien à voir avec un facteur trente-quatre. Sakana revendique 74,3 sur DeepSWE pour Fugu Ultra v2, sorti le 11 septembre 2026 ; DeepSeek annonce 62,7 pour DeepSeek V4 Pro, le modèle à poids ouverts qu'il a livré en août. Un avantage de 11,6 points déclaré par le fournisseur pour un prix de sortie 34 fois supérieur, c'est toute la comparaison en une ligne — et la vraie question n'est pas de savoir si Fugu Ultra v2 est meilleur, mais s'il vaut dix-neuf dollars par million de tokens de plus, et pour qui.

Deux réponses au même problème, construites à partir d’extrémités opposées

DeepSeek V4 Pro et Fugu Ultra v2 sont tous deux des réponses à la même angoisse — la dépendance à un seul fournisseur fermé de pointe — et ils pourraient difficilement être plus différents dans leur méthode.

DeepSeek V4 Pro est un modèle. Les articles de lancement situent le déploiement de l'API de la version officielle — la build DeepSeek-V4-Pro-0813 — autour du 12 au 13 août 2026, succédant à l'aperçu du 24 avril. C'est un système de type mélange d'experts (mixture-of-experts) annoncé à 1,5 à 1,6 billion de paramètres au total, avec environ 49 milliards activés par token, doté d'une fenêtre de contexte de 1 M de tokens et d'une sortie maximale de 384 K tokens. Il raisonne en modes réflexion et non-réflexion avec trois niveaux d'effort, parle les protocoles d'API d'OpenAI et d'Anthropic, et ajoute une API Responses native visant directement les harnais d'agents de style Codex. Point crucial : les poids ont été publiés sous licence MIT, ce qui règle la question de la résilience par la possession : personne ne peut révoquer votre copie.

Fugu Ultra v2 n’est pas un modèle. C’est un coordinateur entraîné, annoncé à environ 7 milliards de paramètres, qui décompose une requête sur un ensemble de modèles non divulgués, attribue les rôles Thinker, Worker et Verifier, et synthétise une réponse derrière un unique point de terminaison compatible OpenAI. Son argument de résilience est architectural plutôt que juridique : comme le pool est interchangeable, le système peut survivre à la modification des conditions par n’importe quel fournisseur pris isolément. La version 2.0, livrée en même temps que Fugu Max, a déplacé la date limite d’entraînement au 28 août 2026 et — notamment — a entièrement retiré Claude Fable 5, Claude Fable 5.1 et GPT-6 Astra du pool, tout en continuant de revendiquer des victoires sur eux.

Donc la comparaison oppose possession et coordination. Deep​Seek vous remet un modèle que vous pouvez télécharger, auditer, affiner et héberger vous-même, avec la marge que votre propre matériel autorise. Sakana vous remet un système qui décide comment attaquer chaque problème, à un tarif qui finance l’exécution de plusieurs modèles de pointe pour votre compte.

Ce que 34x permet réellement d’acheter

Les benchmarks d'abord, avec les sources au premier plan. Chaque chiffre DeepSeek ci-dessous provient du fournisseur lui-même et précède la révision tarifaire heures pleines/heures creuses que DeepSeek a annoncée pour la mi-août, dont les chiffres définitifs ne font toujours pas consensus parmi les sources — un rapport situe la sortie en heures pleines à près de 27 ¥ par million, un autre à près de 12 ¥, contre une base de 6 ¥. Vérifiez par rapport à la grille tarifaire publiée par DeepSeek avant de modéliser un budget. Tous les chiffres Fugu proviennent de Sakana lui-même, et aucun tiers indépendant ne les a reproduits ; il n'existe toujours pas d'entrée Artificial Analysis pour un modèle Fugu.

• DeepSWE — Fugu Ultra v2 74,3 (rapporté par le fournisseur) vs DeepSeek V4 Pro 62,7 (rapporté par le fournisseur)

• Terminal Bench 2.1 — aucun chiffre pour Fugu Ultra v2 publié par Sakana, contre 87,9 pour DeepSeek V4 Pro (déclaré par le fournisseur)

• SWE-bench (Vals) — aucun chiffre pour Fugu Ultra v2 face à DeepSeek V4 Pro 96,4 (rapporté par le fournisseur)

• Humanity's Last Exam — aucun chiffre pour Fugu Ultra v2 v2.0 vs DeepSeek V4 Pro 42,7 sans outils, 60,0 avec outils (rapporté par le fournisseur)

• GPQA Diamond — aucun chiffre pour Fugu Ultra v2 v2.0 face à DeepSeek V4 Pro 92,8 (rapporté par le fournisseur)

• Prix de sortie — Fugu Ultra v2 30,00 $ par 1 M, passant à 45,00 $ au-delà de 272 K de contexte, contre DeepSeek V4 Pro environ 0,87 $ par 1 M au tarif catalogue, avec un tarif à l’usage qui est monté plus haut

Deux réserves sur cette ligne de prix, car toute la comparaison repose dessus. Premièrement, le chiffre de Deep​Seek est le tarif catalogue rapporté dans les articles de lancement et repris dans notre propre description de modèle, mais le tarif facturé à l’usage sur notre fiche a tourné à 2,18 $ par million de sortie et 0,73 $ par million d’entrée — le comportement du cache et la répartition déplacent le nombre effectif, donc le multiple honnête se situe entre environ 14x et environ 34x selon la part de votre entrée qui est mise en cache. Même au plancher de cette fourchette, la sortie coûte plus de douze fois plus cher. Deuxièmement, Deep​Seek a déjà annoncé une révision tarifaire heures pleines/heures creuses dont les chiffres définitifs font encore débat parmi les sources — un rapport situe la sortie en heures pleines près de 27 ¥ par million, un autre près de 12 ¥, contre une base de 6 ¥. Vérifiez par rapport à la grille tarifaire publiée avant de modéliser un budget.

• Prix des entrées — Fugu Ultra v2 5,00 $ par million, doublant au-delà de 272 K, contre DeepSeek V4 Pro environ 0,435 $ par million en cas de défaut de cache, environ 120 fois moins cher en cas de succès de cache

• Poids — Fugu Ultra v2 fermé, pool non divulgué, routage non exposé par conception vs DeepSeek V4 Pro ouvert sous MIT, auto-hébergeable

• Contexte et sortie — Fugu Ultra v2 contexte de 1 M, plafond de sortie non publié vs DeepSeek V4 Pro contexte de 1 M, plafond de sortie de 384 K

Le problème de chevauchement est évident : les deux systèmes n’apparaissent presque jamais sur les mêmes lignes. Sakana publie cinq victoires sur huit benchmarks qu’il a sélectionnés ; DeepSeek publie un tableau plus large qui inclut une couverture agentique approfondie — MCP Atlas 73,6, Toolathlon-Verified 74,1, CyberGym 83,3, NL2Repo 61,5, CorpusQA 62,0 en contexte long — où Fugu Ultra v2 n’a aucun chiffre publié. La seule ligne que vous pouvez aligner, DeepSWE, est celle où Fugu revendique son plus grand avantage en ingénierie logicielle. Un lecteur qui compare les deux publications compare deux examens différents.

Le multiplicateur de verbosité

Le prix de sortie n’est pas une taxe linéaire sur l’orchestration ; c’est un multiplicateur appliqué à une quantité que l’orchestration augmente. Fugu Ultra v2 fait naître des agents, chacun produisant des jetons de raisonnement et de sortie, avant qu’un coordinateur ne les synthétise. La FAQ tarifaire de Sakana prend un engagement réellement favorable au consommateur — vous payez un tarif mixte unique fondé sur le modèle le plus haut de gamme de l’ensemble, et l’ajout d’agents ne multiplie pas la facture — ce qui plafonne le pire des cas. Cela ne plafonne pas le volume. À 30 $ par million de jetons de sortie, une exécution multi-agents qui émet quatre fois le texte d’un appel à un modèle unique coûte quatre fois plus cher, et le multiplicateur se cumule avec un débit de sortie 34 fois plus élevé.

La structure de coûts de DeepSeek V4 Pro récompense le comportement inverse. Un hit de cache en entrée coûte environ deux ordres de grandeur de moins qu'un échec de cache, ce qui rend le travail répété sur un contexte long — le même dépôt, le même ensemble de documents, le même prompt système — nettement moins cher que ne le laisse supposer le tarif affiché. Pour une boucle d'agent qui relit le même contexte à chaque tour, c'est là que se situe le coût réel, et il s'agit d'un avantage structurel qu'aucun orchestrateur ne peut contourner.

En croisant les deux, la décision devient concrète. Si Fugu Ultra v2 apporte un avantage de 11,6 points sur DeepSWE et émet trois fois plus de tokens de sortie qu'un seul appel, vous payez environ cent fois plus par tâche terminée pour un gain de dix à quinze points sur un seul benchmark. Ce compromis est défendable pour la recherche et les problèmes d'ingénierie irréductiblement difficiles, où le point marginal est tout l'enjeu, et indéfendable pour un pipeline qui tourne cent mille fois par jour.

À qui chacun est-il réellement destiné

Choisissez DeepSeek V4 Pro si l'une des conditions suivantes est vraie : votre charge de travail est à gros volume et sensible aux coûts ; vous avez besoin de sorties plus longues que le plafond qu'un orchestrateur vous accordera ; vous exigez un système que vous pouvez auditer, affiner ou héberger sur votre propre matériel pour des raisons de résidence des données ; ou vous avez besoin que le prix soit un nombre que vous pouvez calculer plutôt qu'un nombre que vous observez. La licence MIT ouverte n'est pas un argument marketing — c'est la forme la plus forte de l'argument de résilience que l'un ou l'autre système avance, car elle ne dépend de la bonne volonté continue d'aucun fournisseur. Elle est aussi, à environ 0,87 $ par million de sorties, suffisamment bon marché pour que l'expérimentation ne coûte rien.

Choisissez Fugu Ultra v2 si le point marginal vaut un multiple, si le travail s’inscrit sur un horizon long et si la correction est vérifiable — le codage avec une suite de tests, le raisonnement structuré sur des documents, l’analyse en plusieurs étapes où un rôle de Vérificateur peut détecter une erreur qu’une passe unique livrerait. Les propres études de cas de Sakana pointent exactement vers cela : une session de recherche autonome de quatorze heures, un solveur de Rubik's cube qui a terminé les 300 mélanges alors que deux références anonymisées ont planté purement et simplement. Gardez à l’esprit que ces références sont anonymisées et sélectionnées par le fournisseur, ce qui affaiblit leur valeur de preuve et ne les rend pas fausses pour autant. Gardez aussi à l’esprit la contrainte qui clôt le débat pour certaines équipes : Fugu Ultra v2 n’est pas vendu dans l’UE ni dans l’EEE, et Sakana le dit sans détour.

Une note pratique si vous comptez exécuter l'un ou l'autre. Fugu Ultra v2 n'est pas disponible sur OrcaRouter — il passe par l'API compatible OpenAI de Sakana elle-même et par plusieurs plateformes tierces, et la mise à niveau depuis une version antérieure de Fugu se fait par un changement de paramètre sur une seule ligne. DeepSeek V4 Pro est disponible sur OrcaRouter au prix catalogue du fournisseur, avec 0 % de marge, ce qui compte ici plus que d'habitude : DeepSeek a déjà annoncé une révision de ses tarifs au cours de ce cycle, et sur un routeur en pass-through, un changement de prix du fournisseur est effectif le jour même sur la même clé, sans renégociation. Si vous voulez comparer les deux sur votre propre charge de travail avant de vous engager, le côté le moins cher de la comparaison est celui que vous pouvez appeler au prix catalogue, avec un basculement automatique derrière.

Le verdict

Ce n’est pas une confrontation serrée sur le plan économique, ni décisive sur le plan des capacités. DeepSeek V4 Pro est de loin le meilleur choix par défaut : des poids ouverts que vous pouvez conserver, un plafond de sortie de 384K, un contexte de 1M, des scores publiés en contexte long, et un prix d’environ un trente-quatrième de celui de Fugu Ultra v2 en sortie. Fugu Ultra v2 est le meilleur instrument pour une classe étroite de problèmes coûteux, et l’affirmation de Sakana — selon laquelle un pool fixe excluant les trois modèles les plus puissants peut encore les battre sur du travail vérifiable — est l’argument architectural le plus intéressant du domaine actuellement, et celui qui dispose du moins de preuves indépendantes.

La solution pratique n'est pas de choisir. Utilisez DeepSeek V4 Pro par défaut, car il est bon marché, ouvert et rapide, et gardez Fugu Ultra v2 en réserve pour les tâches où un coût multiplié par cent reste inférieur au coût d'une erreur. Ce qu'il ne faut pas faire, c'est lire le tableau de huit benchmarks de Sakana comme la preuve que l'orchestrateur coûteux a remplacé le modèle ouvert bon marché. Sur la seule ligne qu'ils partagent, il est en avance de 11,6 points pour un prix de sortie 34 fois plus élevé. Que ce soit une bonne affaire ou un piège dépend entièrement du problème auquel vous l'appliquez.