כרטיס כותרת ראשי עבור "Fugu Max vs DeepSeek V4 Pro" עם כותרת המשנה "הממוטב לעלות הוא היקר", שלוש תגיות בצורת גלולה עם הכיתוב "$6.00 מול $2.18 פלט", "1.6T MoE, 49B פעילים", "תקרת פלט של 384K", שורת כותרת תחתונה עם הכיתוב "Sakana AI מול DeepSeek - ספטמבר 2026", והלוגו של OrcaRouter בפינה הימנית התחתונה.
Engineering & Research

Fugu Max לעומת DeepSeek V4 Pro: זה שעבר אופטימיזציה לעלויות הוא היקר

מחבר

Alistair Wren

תאריך פרסום

מודלים אחרונים · 20צפו בכל המודלים
בנצ'מרקים: Artificial Analysis · מתעדכן יומית
חזרה לכל הפוסטים

Fugu Max נבנה כדי להיות האפשרות הזולה, ובכל זאת DeepSeek V4 Pro מנצח אותו במחיר. Sakana AI שחררה את Fugu Max ב-11 בספטמבר 2026 במחיר של $2.00 למיליון טוקנים בקלט ו-$6.00 למיליון טוקנים בפלט, ומציבה אותו כמתאם שמרחיב את חזית העלות-ביצועים על ידי ניתוב כל משימה למודל החסכוני ביותר במאגר שלה. DeepSeek V4 Pro, שנמצא ברשימה מאז אפריל 2026, עומד על $0.73 בקלט ו-$2.18 בפלט למיליון לפי התעריף המדוד של OrcaRouter — בערך שליש ממה ש-Fugu Max גובה בשני הצירים, ממודל תערובת מומחים יחיד במשקלים פתוחים עם תקרת פלט של 384K ובלי שכבת תזמור בכלל. ההיפוך הזה הוא כל ההשוואה. כל השאר בזוג הזה הוא שאלה של מה התזמור קונה לך כאשר קו הבסיס שאתה מנסה לתמחר מתחתיו כבר זול ממך.

שתי דרכים להוריד חשבון, ואחת מהן כבר נמוכה יותר

הטיעון של Sakana בעד Fugu Max הוא שמתאם יכול לקצץ בהוצאות בכך שלא ישלם מחירי חזית עבור משימות שאינן זקוקות ליכולת חזית. זהו טיעון מוצק. הבעיה היא המודל שכנגדו הטיעון מופנה. DeepSeek V4 Pro הוא תערובת מומחים בת 1.6 טריליון פרמטרים, עם 49 מיליארד פרמטרים פעילים לכל טוקן, וזהו אותו רעיון של הפחתת עלויות שיושם רמה אחת למטה — אתה משלם עבור הפרמטרים שטוקן מפעיל בפועל, לא עבור גודל הרשת. שני המוצרים הם תשובות לשאלה "איך מפסיקים לשלם עבור קיבולת שאיננו משתמשים בה?" אחד מהם גובה $2.18 למיליון טוקני פלט עבור הפריבילגיה הזו.

• מחיר קלט — Fugu Max $2.00 לכל 1M טוקנים לעומת DeepSeek V4 Pro $0.73 לכל 1M טוקנים במדידה

• מחיר פלט — Fugu Max $6.00 ל-1M טוקנים לעומת DeepSeek V4 Pro $2.18 ל-1M טוקנים בחיוב לפי מדידה

• קלט שמור במטמון — Fugu Max‏ $0.25 ל-1M טוקנים לעומת קלט עם פגיעת מטמון של DeepSeek V4 Pro, שמתומחר הרבה מתחת לתעריף הבסיס שלו, כאשר תעריף המחירון המפורסם של הספק עומד על פחות מ-$1.00 ל-1M

• הקשר — Fugu Max לא פורסם לעומת DeepSeek V4 Pro 1M טוקנים

• תקרת פלט — Fugu Max לא מפורסם לעומת DeepSeek V4 Pro 384K טוקנים

• מודאליות — Fugu Max לא פורסם לעומת DeepSeek V4 Pro טקסט בלבד, עם שימוש בכלים, מצב JSON והסקה

• ארכיטקטורה — Fugu Max מתאם מאומן מעל מאגר לא ידוע לעומת DeepSeek V4 Pro מודל MoE יחיד, שושלת משקלים פתוחים

• נתוני בנצ'מרק — Fugu Max: שישה ניצחונות שנטענו ללא ציונים לעומת DeepSeek V4 Pro, כפי שדווח על ידי הספק: 87.9 ב-Terminal Bench 2.1, 92.8 ב-GPQA Diamond, 96.4 ב-SWE-bench Vals

מספר אחד ברשימה הזו ראוי לשליפה. Deep​Seek מדווחת על 87.9 ב-Terminal Bench 2.1. Fugu Max טוענת ל"הציון הכולל הטוב ביותר" ב-Terminal Bench 2.1. אותו מבחן, אותו חלון השקה, צד אחד מפרסם נתון והצד השני מפרסם את המילה "הטוב ביותר". זו ההמחשה הצלולה ביותר של אסימטריית הראיות בזוג הזה, וזה לא פרט שולי — זו כל הסיבה לכך שפער המחירים אינו סוף הטיעון.

A two-column scoreboard titled "Fugu Max vs DeepSeek V4 Pro - the scoreboard". Left column Fugu Max: Output price $6.00 / 1M, Input price $2.00 / 1M, Cached input $0.25 / 1M, Context not published, Terminal Bench 2.1 best overall with no figure, Weights closed and pool undisclosed. Right column DeepSeek V4 Pro: Output price $2.18 / 1M, Input price $0.73 / 1M, Cached input below base rate, Context 1M tokens, Terminal Bench 2.1 87.9, Weights open-weights lineage. Footer reading "Fugu Max rows vendor-reported by Sakana AI with no scores published; DeepSeek rows vendor-reported, metered rate on OrcaRouter.", with the OrcaRouter logo bottom-right.

מה תזמור קונה כשקו הבסיס כבר זול

ההצדקה לשלם יותר עבור Fugu Max חייבת להישען על עבודה שמודל בודד מתמודד איתה בצורה גרועה, ויש קטגוריה אמיתית כזו. משימות טווח ארוך שבהן פנייה שגויה מצטברת — ריפקטורינג של קבצים מרובים, שינויים בקנה מידה של מאגר, כל דבר שבו מאמת שבודק את פלט העובד שווה יותר מעובד חזק יותר — הן בדיוק מה שמערך Thinker/Worker/Verifier נועד לו. הניסוח של Sakana עצמה עבור קו Fugu הוא שתפיסת טעות במעבר שני זולה יותר מאשר לעשות זאת נכון בפעם הראשונה. במשימות האלה, תעריף פלט של $6.00 שמסתיים בניסיון אחד יכול לגבור על תעריף של $2.18 שנדרשים לו שלושה.

לטיעון הזה יש צורה ניתנת לבחינה, ו-Sakana לא הריצה אותו בפומבי. ההשוואה שתרצו היא עלות לכל משימה שהושלמה בבנצ'מרק ששתי המערכות מנסות — Terminal Bench 2.1 נמצא ממש שם, הוא סוכני ומבוסס מסוף מעצם בנייתו, ורק אחד משני הספקים פרסם עבורו נתון. עד שהפער הזה ייסגר, העמדה הישרה היא שיתרון העלות של Fugu Max נטען ברמת הטוקנים ואינו מוכח ברמת המשימה, בעוד שזה של DeepSeek V4 Pro פשוט: הטוקנים עצמם עולים שליש מהמחיר.

יש נקודה מסדר שני בנוגע להרכב המאגר, שחשובה להתמודדות הזו יותר מאשר לרוב. המאגר של Fugu Max התרחב במהדורה הזו כדי לכלול מודלים במשקולות פתוחות ומודלים מתמחים, כאשר משפחת NVIDIA Nemotron מוזכרת בשמה הודות לשיתוף פעולה עם NVIDIA. המשקולות הפתוחות במאגר פירושן שהדרגה הזולה ביותר בסולם של Sakana אינה חשופה להחלטות התמחור של מעבדה אחרת. DeepSeek V4 Pro, בהיותו עצמו בעל משקולות פתוחות, אינו חשוף להחלטות תמחור של איש מלבד אלה של DeepSeek — והוא הדרגה. טיעון החוסן שמציגה Sakana לגבי תזמור חל על DeepSeek ישירות, ועל ההיצע הבסיסי של Fugu Max רק בעקיפין.

שמירה במטמון היא הנקודה שבה עומסי העבודה של סוכנים באמת הופכים ליקרים.

התעריף הבסיסי של אף אחד מהספקים אינו התעריף שלולאת סוכן משלמת. הרצות סוכן ארוכות שולחות מחדש קידומת גדולה, וברובה קבועה, בכל סיבוב, ושיעור פגיעות המטמון הוא שקובע את החשבון האמיתי. Fugu Max מציגה קלט שמור במטמון ב-0.25 דולר למיליון, נתון אמיתי ואגרסיבי — שמינית מתעריף הקלט הבסיסי שלה עצמה. DeepSeek V4 Pro מתמחרת קלט שפגע במטמון הרבה מתחת לבסיס המפורסם שלה, ותעריף הפלט שלה נקבע בערך פי שלושה מהקלט שלה ולא ביחס של פי ארבעה עד חמישה שרוב הספקים משתמשים בו, מה שמכווץ את העלות של לולאות עתירות יצירה במיוחד.

מה שאינך יכול לעשות היום הוא לחשב את ההשוואה באופן מהימן מתוך המחירון של מי מהספקים, מפני שהתעריף במטמון של Fugu Max חל על מספר טוקנים שאינך יכול לחזות. מתזמר מחליט כמה סוכנים פועלים; ההקשר של כל סוכן תורם; המתאם מוסיף את שלו. התחייבות התמחור של Sakana לקו Fugu — תעריף משוקלל אחד המבוסס על המודל המשתתף בדרג הגבוה ביותר, כאשר סוכנים אינם מוסיפים זה לזה לחשבון — מסירה את תרחיש הגרוע ביותר, וזו ויתור אמיתי שראוי לזקוף לזכותה. היא אינה הופכת את ההיקף לידוע מראש. החשבון של DeepSeek V4 Pro הוא פונקציה של טוקנים שאתה שולח וטוקנים שאתה מקבל, ולא דבר אחר.

יכולת החיזוי הזו היא תכונה של הניתוב לא פחות מאשר תכונה של המודל. DeepSeek V4 Pro זמין ב-OrcaRouter במחיר המחירון של הספק עם 0% תוספת, כך שעדכון תעריפים מ-Deep​Seek מגיע למפתח הקיים שלך באותו יום ולא בחידוש החוזה הבא שלך, ומעבר אוטומטי לגיבוי מכסה אותך כאשר נתיב ספק אחד מוגבל בקצב. לחלק האחרון יש משקל יוצא דופן במיוחד עבור המודל הזה: Deep​Seek כבר עדכנה את התמחור שלה פעם אחת במחזור הזה, עם מדרגות שיא ושפל שהמספרים הסופיים שלהן משתנים בין מקורות. כאשר מחירון של ספק משתנה, הנתב הוא ההבדל בין לספוג את השינוי לבין לגלות אותו בחשבונית.

A screenshot of the Sakana AI release page at sakana.ai/fugu-max-release (captured September 11, 2026, English UI), showing the sakana.ai wordmark, the headline 'Introducing Fugu Max and Fugu Ultra v2: Orchestrating the Pareto Frontier' dated September 11, 2026, the opening copy arguing that the frontier which matters is two-dimensional with capability on one axis and cost on the other, a 'Try Sakana Fugu Max and Fugu Ultra v2' link, and a Pareto chart plotting performance against cost with a red 'Fugu Max' point at the low-cost end, a red 'Fugu Ultra' point at the top, a shaded 'Frontier formed by Fugu models' region and grey points labelled 'Frontier formed by single models'.

מה שלא הצלחנו לאמת

שלושה דברים במהדורת Fugu Max לא ניתן היה לבדוק אותם מול דבר כלשהו מחוץ לחומרים של Sakana עצמה, והם מפורטים כאן במקום לעבור עליהם בשתיקה. ראשית, שש הזכיות בבנצ'מרק אינן כוללות נתונים — Terminal Bench 2.1, GPQAD, AA-LCR, GDP.pdf, AutomationBench ו-SWEFish מוזכרים כזכיות ללא ציונים מצורפים, ו-SWEFish הוא מבחן פנימי של Sakana. שנית, חלון ההקשר, תקרת הפלט והמודאליות הנתמכות של Fugu Max אינם מפורסמים, ולכן שורות המודאליות והתקרה שלמעלה משוות מפרט שסופק מול שתיקה. שלישית, לא קיימת הערכה בלתי תלויה של אף מודל Fugu, ואין רשומה של Artificial Analysis עבור Fugu Max.

עבור DeepSeek V4 Pro המצב הפוך. הספק מדווח על רשימה ארוכה של נתונים — Terminal Bench 2.1 87.9, GPQA Diamond 92.8, SWE-bench Vals 96.4, HLE 42.7 ו-60.0 בשתי תצורות, MCP Atlas 73.6, Toolathlon-Verified 74.1, CyberGym 83.3 — וכולם מדווחים על ידי הספק גם כן. ההבדל אינו בכך שספק אחד אמין יותר. הוא בכך שכאשר שני הצדדים מפרסמים מספרים, אי-הסכמה אפשרית, וניתן לחקור אי-הסכמה. טענה בלי מספר לא ניתנת לבדיקה, רק לקבל אותה או להתעלם ממנה.

הסתייגות נוספת אחת לגבי תמחור DeepSeek שלמעלה: עמוד המודל שלנו מכיל שני נתונים — תעריף מדוד של $0.73 לקלט ו-$2.18 לפלט למיליון באריחי התמחור, ותיאור ישן יותר של $0.44 לקלט ו-$0.87 לפלט למיליון. DeepSeek גם הכריזה על מדרגות שיא ושפל שהמקורות חלוקים לגבי התעריפים הסופיים שלהן. התייחסו ל-$0.73 ול-$2.18 כתעריף שלפיו תחויבו בפועל דרכנו היום, ואמתו מול כרטיס התעריפים המפורסם לפני שתבנו עליו תקציב.

השורה התחתונה

DeepSeek V4 Pro מנצח בהשוואה הזו בתנאים ש-Fugu Max בחר. הוא זול יותר בקלט ובפלט, יש לו חלון הקשר מפורסם ותקרת פלט של 384K, הוא מדווח על מספר אמיתי בבנצ'מרק ש-Fugu Max טוען להוביל בו, והשושלת שלו היא משקולות פתוחות, שזו הצורה החזקה ביותר הזמינה של טיעון העצמאות מהספק ש-Sakana מוכר. אם עומס העבודה שלך עתיר טוקנים והעדיפות שלך היא העלות הנמוכה ביותר הניתנת להגנה לכל טוקן ממודל שאתה יכול להצמיד, זה לא צמוד.

Fugu Max מנצח בשאלה צרה יותר ש-DeepSeek V4 Pro אינו עונה עליה כלל: האם מתאם שמרכיב בעצמו צוות סוכנים יכול לסיים עבודה קשה וארוכת טווח בפחות ניסיונות ממודל יחיד. כדאי להריץ זאת כפיילוט אם יש לך עבודה ניתנת לבדיקה וסובלנית לכשלים ואתה מחוץ לאיחוד האירופי/האזור הכלכלי האירופי. תמחר את זה לפי אסימונים לכל משימה שהושלמה, קבע תקרה תחילה, והשווה אותו לנקודת הקצה של DeepSeek V4 Pro ב-OrcaRouter במחיר המחירון של הספק — מפתח אחד, 0% תוספת, ותעריף שעוקב אחרי זה של הספק עצמו.

A screenshot of the OrcaRouter model page for DeepSeek V4 Pro (deepseek/deepseek-v4-pro, captured September 11, 2026, English UI), showing the FLAGSHIP and Featured badges, the deepseek/deepseek-v4-pro model ID, the Tools, JSON and Reasoning tags, the listing date 2026-04-24, the /v1/chat/completions and /v1/responses endpoints, the pricing tiles reading INPUT $0.73 and OUTPUT $2.18 per 1M tokens with p50 TTFT 919ms and 6,313.7M tokens of 7-day traffic, the 1M token context with 384K max output and text-only input, and the OpenAI-compatible Python sample pointing at api.orcarouter.ai/v1.

השוואות במאמר הזה1

זוהה מתוך המאמר הזה · בנצ'מרקים: Artificial Analysis · מתעדכן יומית