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Sakana: Sakana Namazu

sakana/sakana-namazu

Nossa análise

Análise com auxílio de IA baseada nas fontes abaixo. A adequação é uma avaliação editorial; teste com suas próprias tarefas.

O catálogo do OpenRouter apresenta sakana/sakana-namazu (identificador canônico sakana/namazu-20260811) como um modelo de raciocínio que aceita texto, imagens e arquivos e gera texto. Ele descreve a variante como derivada do Kimi K2.6, com treinamento adicional para japonês e contextos empresariais. O catálogo informa raciocínio ativado por padrão em esforço alto, opção sem raciocínio, janela de contexto de 262.144 tokens, parâmetros para ferramentas e saídas estruturadas e busca na web opcional. Não foram fornecidos resultados de avaliações nem uma ficha independente do modelo.[1]

Pontos fortes

Segundo o catálogo, aceita entradas de texto, imagens e arquivos e gera texto.[1]
A janela de contexto informada de 262.144 tokens e o raciocínio ativado por padrão em esforço alto podem servir para tarefas longas ou complexas.[1]
A seleção de ferramentas, as saídas estruturadas, os controles de raciocínio e a busca na web opcional oferecem flexibilidade de integração.[1]

Limitações

Somente uma entrada do catálogo do OpenRouter foi fornecida; sem uma ficha independente do modelo, capacidades e procedência precisam ser verificadas.[1]
Os campos de avaliações do catálogo não continham resultados, portanto o desempenho medido e as comparações permanecem desconhecidos.[1]
Data de corte de conhecimento, licença, requisitos de hardware e comportamento de segurança não foram informados; a adequação operacional deve ser avaliada separadamente.[1]

Onde usar

Avaliar o seguimento de instruções em japonês e a assistência com linguagem empresarial, desde que testes com a carga de trabalho confirmem qualidade aceitável.[1]
Testar fluxos de trabalho com documentos longos ou baseados em arquivos que possam se beneficiar de entradas multimodais e da janela de contexto informada.[1]
Criar protótipos de aplicações que precisem de esforço de raciocínio controlável, chamadas de ferramentas ou saídas estruturadas, validando latência e confiabilidade.[1]

Fontes

[1] OpenRouter catalog · Sakana: Sakana NamazuFontes consultadas: 13 de nov. de 2026

Sobre este modelo

A descrição abaixo é o texto original fornecido pelo OpenRouter, no idioma da fonte.

Sakana Namazu is a Japanese-specialized reasoning model from Sakana AI, based on Kimi K2.6 with additional training for Japanese language and business contexts. It is suited for Japanese instruction following,...

Especificações

ID do modelo: sakana/sakana-namazu
ID canônico: sakana/namazu-20260811
Criador: sakana
Adicionado ao OpenRouter: 11.08.2026
Comprimento de contexto: 262,144
Modalidade: text+image+file->text
Modalidades de entrada: text, image, file
Modalidades de saída: text
Preço por token: USD por 1M de tokens: entrada $0.950 / saída $4
Corte de conhecimento: —
Data de expiração: —

Tarefas e capacidades

Uma nota aparece apenas quando a fonte fornece uma medição correspondente para aquela tarefa, o modelo está ativo e a coorte tem pelo menos 10 modelos comparáveis. A coluna de capacidade lista fatos declarados pela fonte — formatos compatíveis, raciocínio e parâmetros de ferramentas — que não são qualidade medida.

Tarefa	Nota	Capacidade declarada pela fonte
Qualidade geral	Sem medição	raciocínio: opcional · padrão high · esforços: high, none · parâmetros: include_reasoning, reasoning, reasoning_effort
Programação	Sem medição	—
Agentes	Sem medição	parâmetros: structured_outputs, tool_choice, tools
Escrita	Sem medição	saída: text
Raciocínio	Sem medição	raciocínio: opcional · padrão high · esforços: high, none · parâmetros: include_reasoning, reasoning, reasoning_effort
Análise de documentos	Sem medição	entrada: file
Visão	Sem medição	entrada: image
Geração de imagens	Sem medição	—
Áudio	Sem medição	—
Vídeo	Sem medição	—
Embeddings	Sem medição	—

Avaliações

Não há avaliações fornecidas para este modelo.

Como funcionam as notas

Cada nota compara um modelo apenas com outros modelos avaliados pela mesma fonte e métrica no snapshot atual. S é o top 10%, A os 20% seguintes, B os 30% seguintes e C o restante. Modelos sem medição publicada aparecem como não avaliados — um formato compatível nunca implica qualidade medida.

S — S — top 10% da coorte
A — A — próximos 20% da coorte
B — B — próximos 30% da coorte
C — C — abaixo da faixa B

Provedores

Estatísticas opcionais de provedores ao vivo do OpenRouter. Valores ausentes são desconhecidos, não zero.

Provedor	Comprimento de contexto	Preço entrada /1M	Preço saída /1M	Latência p50 (30m, s)	Taxa p50 (30m, tok/s)	Disponibilidade (30m)
Sakana AI	262,144	$0.950	$4	—	—	—

Dados de provedores obtidos: 13.11.2026

Nenhum artigo publicado identifica este modelo ainda.