（English Announcement Below.）
Sakana AIは本日、これまでSakana Chatに搭載してきた大規模言語モデル「Namazu」をアップデートし、API「Sakana Namazu（サカナ・ナマズ）」として提供を開始しました。日本語と日本の商習慣に特化したLLMで、Web検索とコード実行のビルトインツールを備えています。OpenAI互換APIを利用している既存コードであれば、base_urlを書き換え、APIキーを設定するだけで、そのままご利用いただけます。
👉 詳細はこちら：https://sakana.ai/namazu
Sakana Namazuとは
Sakana Namazuは、Sakana AIが提供する日本語特化のLLM APIです。Moonshot AIが公開するオープンモデル「Kimi K2.6」をベースに、社内独自のデータで日本語と日本の業務文脈への適合を進め、あわせて、特定の話題での応答回避や出力の偏りを抑えるチューニングを施しました。Sakana Chatで提供してきたモデルを、さらに強化したものにあたります。
Sakana Chatでの提供開始時からモデルを更新しており、日本語での応答品質とエージェントとしての実行能力の双方で、これまでのバージョンを上回ります。Sakana Chat公開時の技術的な背景については、こちらのブログをご覧ください。
開発の背景
Sakana Chatの公開以来、「このモデルを自社のプロダクトやワークフローからAPI経由で使いたい」という声を数多くいただいてきました。
一方で、日本語で業務に使えるLLM APIの選択肢は、まだ限られているのが現状です。フロンティアモデルはコストが高く、オープンモデルをそのまま使う場合には、品質やデータの取り扱いに対する不安が残ります。
Sakana Namazuは、その間を埋める選択肢として開発しました。日本語と日本の業務文脈に適合させたモデルを、扱いやすい価格とOpenAI互換のAPIで提供します。料金の詳細は 料金ページ をご覧ください。
ベンチマーク評価
Sakana Namazuの強みは、高度な推論・問題解決能力と、日本語・日本固有の文脈における高い性能の2点です。
1つ目の推論・問題解決能力は、数学的推論を測るAIME26、幅広い知識と推論力を評価するMMLU-Pro、コーディング能力を測るLiveCodeBench v6で評価しています。Sakana Namazuは、ベースモデルであるKimi K2.6の高い性能を維持しながらチューニングを行っています。これにより、複雑な課題を理解し、推論しながら解決へ導く高いタスク遂行能力を確認できます。
2つ目は、日本語および日本固有の文脈に対する高い理解力です。日本語での指示追従性能を測るJFBench、日本固有の名詞や敬語等を考慮した日英翻訳タスク、特定の国の価値観に偏らない回答の中立性を測るFairPoliticsQAのすべてで、ベースモデルを上回りました（※）。特にFairPoliticsQAでは34.10%から56.30%へと大幅に向上しており、一般的な日本語能力に加え、日本固有の知識や文脈を踏まえて回答する能力が強化されています。
（※）JFBenchは、Preferred Networks社が開発した日本語における指示追従能力を測るためのベンチマークです。本評価では、制約数1,2,4,8のそれぞれから200サンプルをサンプリングし、評価を実施しました。日英翻訳タスクとFairPoliticsQAは社内で構築した独自ベンチマークです。
Sakana Namazu APIを使って何ができるか
Sakana Namazuの使いどころを、3つのユースケースで紹介します。
1つ目は、市場調査レポートの自動生成です。毎週月曜の朝に届くレポートを、調査計画の立案からWeb検索の繰り返し、情報の突き合わせ、レポートの執筆まで、人手を介さず自律的に完走して作成します。この長い多段階のワークフローを支えるのは、ベースモデル由来の高いエージェント能力と、標準搭載のWeb検索ツールです。
2つ目は、カスタマーサポートの自動化と受注データの分析です。日本語に特化したモデルを、問い合わせ対応から受注データの集計・分析まで一気通貫で活用できます。低い利用単価で提供するため、全社に点在する小さなAI利用をまとめても、コストを抑えて運用できます。
3つ目は、魚群ライトショーの自動演出です。「海の世界」というお題をひとつ渡すだけで、次にどんなモチーフを見せるかをモデル自身が決め、題材となる参考画像をWeb検索で収集し、約1,000匹の魚群をどう動かせばその形になるかを組み立てて指示します。このデモを支えるのは、OpenAI 互換の function calling と画像認識能力です。各ステップで水槽のスクリーンショットを画像として受け取りながら、「見て・決めて・動かす」ループを自律的に回し続けます。業務の自動化と同じエージェント能力が、こうした創造的な演出にまで届くことを示すデモです。
おわりに
Sakana Namazuは、Moonshot AIが開発・公開するKimi K2.6をはじめとする、オープンなAIエコシステムの上に成り立っています。優れたモデルを公開し続けるAIコミュニティに、深く敬意を表します。
Sakana Namazuは、API Consoleから本日よりご利用いただけます。詳細はプロダクトページおよびスタートガイドをご覧ください。
また、エンタープライズ用途に向けた展開も視野に入れています。ご関心のある方はこちらからお問い合わせください。
Sakana AIは、日本でのAIの未来を私たちと一緒に切り拓いてくださる方を募集しています。当社の採用情報をご覧ください。
English Announcement
Sakana Namazu: An LLM API with Japanese-vibes!
Today we are releasing Sakana Namazu, an API powered by an updated version of the large language model that has been running inside Sakana Chat. It is an LLM specialized for the Japanese language and for the way business is done in Japan, with web search and code execution available as built-in tools. If you already have code written against an OpenAI-compatible API, rewriting base_url is all it takes to start using it.
👉 Sakana Namazu API: https://sakana.ai/namazu
What Sakana Namazu is
Sakana Namazu is a Japanese-specialized LLM API from Sakana AI. It is built on Kimi K2.6, the open model published by Moonshot AI. Using our own in-house data, we adapted the model to Japanese and to Japanese business contexts, and we also tuned it to reduce unnecessary refusals on certain topics and to limit bias in its outputs. It is a further strengthened version of the model we have offered through Sakana Chat.
We have kept updating the model since Sakana Chat first launched, and this version improves on earlier ones both in the quality of its Japanese responses and in its ability to carry out work as an agent. For the technical background at the time of the Sakana Chat release, see this blog.
Why we built it
Ever since Sakana Chat launched, we have heard the same request many times over: people wanted to use this model from their own products and workflows through an API.
At the same time, the choice of LLM APIs that can handle real work in Japanese is still limited. Frontier models are costly, and using an open model as it comes leaves open questions about quality and about how data is handled.
We developed Sakana Namazu as an option that sits between the two. It offers a model adapted to Japanese and to Japanese business contexts, at a price that is easy to work with, through an OpenAI-compatible API. See the
pricing page for details.
Benchmark Evaluation
Sakana Namazu is strong in two areas: advanced reasoning and problem solving, and high performance in Japanese and in contexts specific to Japan.
For the first, we evaluated reasoning and problem solving on AIME26 for mathematical reasoning, MMLU-Pro for broad knowledge and reasoning, and LiveCodeBench v6 for coding ability. Sakana Namazu preserves the strong performance of its base model, Kimi K2.6, through tuning. The results confirm a model that can take in a complex task and reason its way through to a solution.
Sakana Namazu has two core strengths: advanced reasoning and problem-solving, and strong performance in Japanese and Japan-specific contexts.
The second is its understanding of Japanese and of context specific to Japan. It outperformed the base model on all of the following: JFBench, which measures instruction following in Japanese; a Japanese-English translation task that accounts for Japan-specific proper nouns and honorific language; and FairPoliticsQA, which measures whether answers stay neutral rather than leaning toward the values of any one country.（※）
The gain on FairPoliticsQA is especially large, rising from 34.10% to 56.30%, showing that on top of general Japanese ability, the model is better able to answer with Japan-specific knowledge and context in mind.
（※）JFBench is a benchmark developed by Preferred Networks for measuring instruction-following ability in Japanese. For this evaluation, we sampled 200 items from each of the constraint counts 1, 2, 4, and 8. The Japanese-English translation task and FairPoliticsQA are internal benchmarks we built ourselves.
What You Can Do with the Sakana Namazu API
Here are three use cases that show where Sakana Namazu fits.
The first is generating market research reports automatically. A report lands every Monday morning, and the model runs the entire job on its own, from drawing up the research plan through repeated web searches, cross-checking what it finds, and writing the report itself. What supports this long, multi-stage workflow is the strong agentic ability inherited from the base model, together with the web search tool that comes as standard.
The second is automating customer support and analyzing order data. A model specialized for Japanese can handle everything end to end, from answering inquiries to aggregating and analyzing order data. Because we offer it at a low unit price, you can consolidate all the small pockets of AI use scattered across a company and still keep running costs down.
The third is a fish light show that directs itself. Hand the model a single theme, in this case the world of the ocean, and it decides what motif to show next, gathers reference images through web search, and works out the instructions for moving a school of roughly 1,000 fish into that shape. Behind the demo are OpenAI-compatible function calling and image recognition. At each step the model receives a screenshot of the tank as an image, keeping a loop of looking, deciding, and moving running on its own. It is a demonstration that the same agentic ability behind workplace automation extends all the way into creative direction like this.
Summary
Sakana Namazu stands on an open AI ecosystem, including Kimi K2.6, developed and published by Moonshot AI. We have deep respect for the AI community that continues to release excellent models.
Sakana Namazu is available from the API Console starting today. For details, see the product page and the Get-started page.
We are also looking ahead to enterprise deployments. If that is of interest, please get in touch here.
Sakana AI is looking for people to build the future of AI in Japan alongside us. Please take a look at our careers page.