Following our 2024 research on evolutionary model merging, a technique for “mixing to create” better models from existing ones (left), we are now tackling the challenge of “mixing to use” frontier models (right). We have developed AB-MCTS, a new inference-time scaling algorithm that enables multiple frontier AI models to cooperate, achieving promising initial results on the ARC-AGI-2 benchmark.

We introduce ALE-Bench, a coding benchmark inspired by hard optimization problems whose true optima are computationally out of reach (e.g., NP-hard). This benchmark enabled the development of our new coding agent, ALE-Agent, designed to tackle hard optimization problems. In May 2025, ALE-Agent achieved 21st out of 1,000 human participants in a live AtCoder Heuristic Competition (AHC), marking a turning point for AI discovery of solutions to hard optimization problems with important real world applications.

株式会社三菱UFJフィナンシャル・グループ（MUFG）亀澤宏規代表執行役社長（右）とSakana AI株式会社COO伊藤錬（左）。

At Sakana AI we decided to rethink an important feature at the heart of cognition: time. The Continuous Thought Machine is a new kind of artificial neural network which uses the synchronization between neuron dynamics to solve tasks.

「からまる」はSakana AIが開発した江戸古文風チャットボットです。現代日本語で質問すると、江戸時代の世界観と当時の古文風テキストで回答してくれます。学術プロジェクトと協力して、江戸時代の書物から約2500万文字のデータセットを構築し、大規模言語モデルを継続学習しました。からまるのデモはこちらでお試しいただけます。

Sakana AI proposed new AI solutions in both the biodefense and disinformation countermeasure categories at a competition jointly hosted by the US Department of Defense’s Defense Innovation Unit (DIU) and the Japanese Ministry of Defense’s Acquisition, Technology & Logistics Agency (ATLA). Out of 60 companies from around the world who participated, Sakana AI won one of the three awards at the competition.

Sakana AIは、日本の防衛装備庁と米国国防総省傘下のDefense Innovation Unit（DIU）が主催するチャレンジで、バイオディフェンスと偽情報対策の両部門で新たなAIソリューションを提案し、世界６０社の応募の内、日本企業として唯一の受賞を果たしました。（テレビ東京、2025年3月19日）

A paper produced by The AI Scientist-v2 passed the peer-review process at a workshop in a top international AI conference.

TAID has been accepted as a Spotlight Paper at ICLR, a top international conference in machine learning. With TAID, we have developed TinySwallow-1.5B, a Japanese small language model that achieves state-of-the-art performance among models of similar size.

新手法「TAID」によって学習された小規模日本語言語モデル「TinySwallow-1.5B」は、同規模のモデルの中で最高性能を達成しています。さらに、小規模のため、APIなどを介さずお手元のスマートフォンやPCで完結してチャットが可能です。ウェブアプリまたは、GitHubにてお試しいただけます。

Sakana AIはLLMエージェントの集団を生み出す新技術「CycleQD」を開発しました。CycleQDは多様性に着目した進化的計算とモデルマージに基づいており、知識やスキルを忘却せず蓄積していく「生涯学習」の実現への第一歩です。

今回公開するモデルは、プロンプトから画像を生成するEvo-Ukiyoeと、古典籍の挿絵をカラー化するEvo-Nishikieモデルです。これらのモデルが、歴史や文化を学ぶための新たなコンテンツ作成に利用され、浮世絵に関する興味を増すことにつながり、日本や世界の人々が浮世絵や日本文化に興味を持つきっかけを生み出すことを期待しています。

日本語プロンプト対応の高速画像生成モデルEvoSDXL-JPで生成した画像の例。プロンプトは「可愛いゾウの編みぐるみ」、「ラーメン、浮世絵、葛飾北斎」、「折り紙弁当」、「（下町ロケット、東京サラリーマン）、浮世絵」など