Fugu Ultra v2 vs MiniMax M3: 출력 가격 25배

두 출력 요금을 나란히 놓고 보면 그 숫자는 오타처럼 보인다. MiniMax M3는 백만 출력 토큰당 $1.20을 청구한다. Fugu Ultra v2는 2026년 9월 11일 Sakana AI가 발표했으며 $30.00으로 보고되었다. 무려 25배다. 입력에서는 격차가 16.7배로, $0.30 대 보고된 $5.00이다. MiniMax M3는 또한 더 빠르고, 비디오를 네이티브로 지원하며, 다운로드 가능한 오픈 웨이트로 제공된다. 그런 표를 마주하면 합리적인 첫 반응은 오케스트레이션 계층이 그 가격을 정당화할 수 없다는 것이다. 더 흥미로운 질문은 그것이 정당화되려면 무엇이 참이어야 하느냐이다.

간단히 말해, 격차

• 입력 — MiniMax M3는 100만 개당 $0.30인 반면, Fugu Ultra v2는 100만 개당 $5.00로 보고되었습니다. M3의 요금은 MiniMax가 만료 기한이 있는 프로모션이 아니라 영구적인 50% 할인이라고 명시한 것입니다.

• 출력 — MiniMax M3는 1M당 $1.20, Fugu Ultra v2는 보고된 바에 따르면 1M당 $30.00.

• 캐시된 입력 — MiniMax M3는 100만 토큰당 $0.06인 반면, Fugu Ultra v2는 100만 토큰당 $0.50로 보고됩니다. M3의 캐시 읽기는 자체 입력 가격의 5분의 1에 불과해, 안정적인 프롬프트에 대한 반복적인 에이전트 루프를 유난히 저렴하게 만듭니다.

• 512K 초과 입력 — MiniMax M3는 $0.60 / $2.40 / $0.12로 두 배가 됩니다. Fugu Ultra v2의 보고된 대략 272K 초과 구간은 약 $10.00 / $45.00 / $1.00로 바뀝니다. 둘 다 전체 요청의 가격을 다시 책정합니다. M3는 더 늦게 시작하며 해당 요율의 일부에 불과한 수준에 도달합니다.

• 컨텍스트 — MiniMax M3는 1,048,576 토큰이며 공급업체가 보장하는 최소치는 512K입니다. Fugu Ultra v2의 컨텍스트는 타사 목록에서 1M으로 보고되지만, Sakana의 발표 페이지에는 어떤 수치도 명시되어 있지 않습니다.

Fugu 열에 한 가지 주의할 점이 있는데, 결코 사소한 것이 아닙니다: Sakana는 자사 발표 페이지에 Fugu Ultra v2의 토큰 요율을 공개하지 않습니다. $5.00 / $0.50 / $30.00 수치는 제3자 모델 목록에서 나온 것이므로, 실시간 요금표를 확인하기 전까지는 미확인으로 취급해야 합니다. 반면 M3 열은 벤더가 문서화한 것입니다. 이러한 출처의 차이 자체가 비교의 일부입니다.

오케스트레이터가 라우팅해야 하는 부분을 M3가 네이티브로 처리하는 것

MiniMax M3는 텍스트, 이미지, 비디오 입력을 받아 텍스트를 반환합니다. 비디오가 특히 눈에 띄는 부분입니다. 이 모델은 0단계부터 혼합 모달리티로 학습되었으며, Min​iMax Sparse Attention을 기반으로 구축되었습니다. 공급업체는 이 아키텍처가 이전 제품 대비 100만 컨텍스트에서 최대 9배 더 빠른 프리필과 15배 더 빠른 디코드를 제공하고, 토큰당 연산량은 약 20분의 1이라고 주장합니다.

그게 이 맞대결에서 중요한 이유는, 그것이 Fugu Ultra v2가 스스로 내세우지 않는 역량이기 때문이다. 오케스트레이터가 "이 영상 처리해"라는 요청에 내놓는 답은 그 영상을 볼 수 있는 모델로 라우팅하는 것이고, 이는 하위 호출을 뜻하며, 다시 오케스트레이터 요율로 청구되는 토큰이 더 늘어난다는 뜻이다. M3의 답은 그냥 영상을 읽는 것이다. $0.30 입력에서는 한 시간의 영상 분석이 반올림 오차에 불과하지만, $5.00 입력에 라우팅 비용까지 더해지면 그것은 예산 항목이 된다.

아키텍처 비교는 또 다른 방식으로도 한쪽으로 치우쳐 있습니다. MiniMax M3는 총 파라미터가 약 428B이고 토큰당 약 23B가 활성화됩니다 — 희소 라우팅이 서빙 비용을 낮게 유지하는 Mixture-of-Experts 설계입니다. Fugu Ultra v2는 공개된 파라미터 수가 없습니다. 그 역량이 Sakana가 학습한 가중치가 아니라 다른 회사들의 모델에 대한 스케줄링 정책에 있기 때문입니다. 이들 중 하나는 모델입니다. 다른 하나는 의사 결정 절차입니다.

불편한 함의

결과물에 25배를 지불하기 전에 생각해 볼 만한 점이 있다.

MiniMax M3는 오픈 웨이트, 저렴하고, 빠르고, 멀티모달이며, 롱컨텍스트를 지원한다. 서류상으로는 뛰어난 서브 에이전트다. Fugu Ultra v2처럼 오케스트레이션 레이어를 처음부터 만든다면, M3 같은 모델은 이상적인 구성 요소에 가깝다. 추측성 호출을 할 만큼 저렴하고, 분해된 하위 작업의 대부분을 처리할 만큼 유능하며, 추가 단계 없이 이미지와 영상을 볼 수 있다.

Sakana는 Fugu Ultra v2의 모델 풀을 공개하지 않으므로, M3가 그 안에 포함되어 있는지 말할 수 없습니다. 우리가 말할 수 있는 것은 경제성이 오직 두 가지 방식 중 하나로만 말이 된다는 것입니다. Fugu Ultra v2가 M3 같은 모델을 호출하지 않는다면, 이 경우 가장 저렴하면서도 유능한 용량을 활용하지 않고 남겨두는 셈입니다. 또는 그러한 모델을 호출한다면, 이 경우 $5.00와 $30.00로 청구되는 토큰의 상당 부분이 업스트림에서 $0.30와 $1.20이 드는 M3 토큰이며, 프리미엄은 오케스트레이션 정책에 마진을 더한 것입니다.

어느 해석도 제품에 치명적이지는 않습니다. 좋은 스케줄러는 몇 배의 가치가 있을 수 있고, 그 비용을 지불하면 직접 구축하고 유지보수할 필요가 없어집니다. 하지만 그것은 Fugu Ultra v2에 대해 물어야 할 질문이 "M3보다 더 나은가"가 아니라는 뜻입니다. 그 질문은 "스케줄링이 토큰보다 더 가치가 있는가"입니다. 그리고 그것은 오직 자신의 작업 측정만이 답할 수 있는 질문입니다.

공유된 벤치마크가 없습니다.

이 시리즈의 다른 몇몇 맞대결과 달리, 두 업체가 모두 수치를 공개한 벤치마크는 단 하나도 없습니다.

MiniMax가 공개한 M3의 벤치마크 세트는 폭넓고 대체로 형태가 재현 가능합니다: SWE-bench Verified 80.5%, SWE-bench Pro 59.0%, Terminal-Bench 2.0/2.1 66, BrowseComp 83.5%, OSWorld-Verified 70.1%, PostTrainBench 37.1 — 3위로, Claude Opus 4.7의 42.4와 GPT-5.5의 39.3 뒤를 잇습니다. 모두 벤더 보고 수치입니다. 별도로, Artificial Analysis는 자사의 v4.3 Intelligence Index에서 MiniMax M3에 30점을 부여했으며, 113개 중 #16위이고, 처리량은 초당 95.7토큰, 첫 토큰까지 걸리는 시간은 1.95초입니다 — 빠르며, 동급에서 서비스 품질이 더 우수한 모델 중 하나입니다. M3가 44나 45로 인용된 것을 보셨다면, 이는 지수 재산정 이전의 수치입니다.

Sakana가 Fugu Ultra v2를 위해 내세운 여덟 개 벤치마크 — 그중 GDP.pdf, Chartography, SWEFish, DeepSWE, Toolathon이 포함되며, 다섯 개에서는 최고 또는 공동 최고, 일곱 개에서는 상위 2위를 기록한 — 는 그 목록과 전혀 겹치지 않는다. 그중 두 개인 SWEFish와 Toolathon은 Sakana의 내부 테스트다. 헤드라인 주장인 Chartography의 48.3(Opus 5의 27.3, Fable 5의 29.5와 대비)과 DeepSWE의 74.3은 벤더가 보고한 수치이며 오늘 발표되었다. Fugu Ultra v2에 관해 독립적으로 검증된 것은 아무것도 없다.

그래서 모든 애그리게이터가 앞으로 2주 안에 내놓을 비교, 즉 공유 점수 표는 이용할 수 없습니다. 성능에 관해 정직하게 말할 수 있는 것은 MiniMax M3가 측정된, 독립적인 위치를 갖고 있고 Fugu Ultra v2는 주장만 갖고 있다는 것뿐입니다.

속도 대 구성

MiniMax M3의 수치는 알려져 있다: 초당 95.7토큰, 첫 토큰까지 1.95초. 이는 Kimi K3 처리량의 약 2.5배이며, 측정된 프런티어 인접 모델 가운데 가장 빠른 축에 속한다. 이는 저렴한 롱컨텍스트 서빙을 위해 명시적으로 최적화된 설계와 부합한다.

Fugu Ultra v2는 지연 시간이나 처리량 수치를 공개하지 않는다. 가격 책정과 마찬가지로, 그중 일부는 구조적인 문제다. 오케스트레이터의 응답 시간은 어떤 모델을 선택하느냐와 몇 번의 패스를 거치느냐에 달려 있으므로, 단일 수치는 오해를 불러일으킬 수 있다. 그러나 이는 그것을 도입하는 데 드는 실제 소요 시간 비용이 측정되지 않았으며 외부에서는 측정할 수 없다는 뜻이다. 이전 Fugu Ultra의 경우, 테스터들은 실행 시간이 30분에 가깝게 늘어났다고 공개적으로 보고했다. 그것은 v2가 아니라 2026년 6월 모델에 관한 것이며, 새로운 모델에 대한 증거는 아니다. 하지만 출력에 25배를 지출하고 있다면, 얼마나 기다려야 하는지 아는 것은 있으면 좋은 정도의 일이 아니다.

라이선스, 그리고 아랍어 문구가 뭐라고 하는지

MiniMax M3의 가중치는 Min​iMax Community License에 따라 다운로드할 수 있습니다. 이는 상업적 조건이 붙은 오픈 웨이트로, 특히 매출 임계값을 넘으면 서면 승인이 필요합니다. MIT가 아니며, 그렇다고 알려주는 페이지가 있다면 그 페이지는 라이선스 태그를 읽지 않은 것입니다. Fugu Ultra v2는 라이선스할 것이 없습니다. 다운로드할 것이 아무것도 없기 때문입니다.

M3와 관련해 최근 더 흥미로운 점은 다른 사람들이 그 가중치를 가지고 무엇을 하고 있는지다. 2026년 9월 3일, 사우디 PIF의 지원을 받는 AI 기업인 HUMAIN은 1조 개가 넘는 아랍어 토큰으로 MiniMax M3를 포스트트레이닝해 구축한 아랍어 플래그십 모델을 공개했다. 총 428B, 활성 파라미터 23B이며, 7개 아랍어 벤치마크에서 동일 가중 89.37%를 기록해 87.30의 GPT-5.6 Sol과 87.34의 Claude Opus 5보다 앞섰다. 이는 연구 프리뷰이며, 해당 수치는 HUMAIN 자체 수치다.

Fugu Ultra v2와의 대비는 각 제품이 무엇인지에 대한 진술로서 이보다 더 극명할 수 없다. MiniMax M3는 다른 기업들이 그 위에 주권 모델을 구축하는 기반이다. Fugu Ultra v2는 호출을 통해 드나드는 관문으로, 그 구성은 볼 수 없고 그 가중치는 가질 수 없다. 둘 다 정당한 입장이다. 그것들은 전혀 같은 종류의 것이 아니다.

그들 중 누구에게든 전화하기

MiniMax M3는 MiniMax 자체 요율로 OrcaRouter에 있습니다 — 입력 백만 토큰당 $0.30, 캐시 적중 시 $0.06, 출력 백만 토큰당 $1.20 — 마크업 없이 그대로 전달되므로, MiniMax가 할인 구조를 바꾸면 마이그레이션 주기를 거치지 않고 같은 날 여기에 반영됩니다. 나머지 카탈로그와 동일한 베이스 URL에서 OpenAI 호환이므로, 규칙에 따라 라우팅하거나, 페일오버 체인 뒤에 두거나, 모델 퓨전 패널에 포함시킬 수 있으며 별도의 계약이나 코드 변경이 필요하지 않습니다. 가격이 존재 이유의 전부인 모델에서 중요한 부분은 바로 이 그대로의 전달입니다: 가장 저렴한 경로가 계속 가장 저렴하게 유지됩니다.

Fugu Ultra v2는 우리가 라우팅하지 않습니다. 이는 Sakana AI 자체의 OpenAI 호환 API에서 사용할 수 있으며, 회사 측은 기존 Fugu 통합이 한 줄의 매개변수 변경만으로 이 버전으로 이동한다고 말합니다. 둘 다 동일한 요청 형식을 사용하므로, 평가를 위해 이들을 단일 플래그 뒤에 두는 것은 base-URL 교체에 불과합니다.

평결

압도적 다수의 워크로드에서 MiniMax M3가 단순한 산술만으로도 이 비교에서 승리합니다. 입력 비용은 16.7배, 출력 비용은 25배 더 저렴하고, 측정된 모든 지표에서 더 빠르며, 비디오를 포함한 네이티브 멀티모달이고, 대부분의 기업이 결코 상한에 도달할 일 없는 라이선스 하에 오픈 웨이트로 공개되었으며, 현재 Artificial Analysis 지수에서 독립적으로 30점을 받았습니다. 약점은 실재하지만 범위가 좁습니다. 장황하고, 에이전트형 범주 점수는 코딩 점수에 비해 중간 수준이며, 벤더 벤치마크 세트는 소프트웨어 엔지니어링에는 강하지만 장기적 자율성에는 상대적으로 빈약합니다.

오직 다음 경우에만 Fugu Ultra v2를 선택하세요. 즉, Sakana가 실제로 팔고 있는 것 — 프런티어 공급업체 누구도 통제하지 않는 풀에 걸쳐 어려운 다단계 과제를 분해하고, 프런티어 모델에 의존하지 않으면서 프런티어 수준의 결과물에 도달하는 최고 역량 등급 — 을 정말로 믿고 있으며, 여러분의 업무에서 그 분해가 값싼 단일 모델을 능가한다는 과제 수준의 측정치를 갖추고 있을 때입니다. 이는 MiniMax가 내놓는 그 어떤 것과도 진정으로 다른 제안이며, 25×가 존재하는 이유입니다.

하지만 측정은 구매 전에 하세요, 후가 아니라. $0.30짜리 모델이 두 번의 시도 끝에 작업을 끝내고 Fugu Ultra v2가 한 번에 끝낸다면, Fugu가 여전히 더 비쌉니다. 25×가 이득인 유일한 워크로드는 값싼 모델이 아예 끝내지 못하는 작업이며, 그런 작업은 출시 문구가 암시하는 것보다 훨씬 작은 집합입니다.