GitHub wprowadza Copilot Fusion do optymalizacji wyboru modeli sztucznej inteligencji

A white humanoid robot in a lotus position against a large circular disc — Aideal Hwa / Unsplash

GitHub ogłosił oficjalne wydanie nowej funkcji o nazwie GitHub Copilot Fusion. Informacja ta została przekazana podczas corocznego wydarzenia GitHub Universe 2026, które odbyło się w dniach 28 i 29 października w San Francisco.

Copilot Fusion jest funkcją obsługującą wiele modeli, która łączy jeden lub kilka modeli sztucznej inteligencji w zależności od charakterystyki przypisanego zadania. System ocenia wymagane możliwości dla konkretnych czynności, takich jak generowanie kodu, wnioskowanie, debugowanie czy korzystanie z narzędzi, a następnie decyduje o sposobie połączenia modeli.

Rozwiązanie to ma na celu zmniejszenie obciążenia programistów związanego z indywidualnym zarządzaniem wyborem modeli, co pozwala na prowadzenie prac programistycznych z uwzględnieniem równowagi między wydajnością a kosztami. Copilot Fusion wybiera jeden z trzech wzorców działania. Wzorzec Cascade polega na tym, że model wybrany jako efektywny tworzy propozycję rozwiązania, którą weryfikuje model do kontroli jakości, decydując o ewentualnym przekazaniu sprawy do modelu o wyższych możliwościach. Wzorzec Critique zakłada, że jeden model tworzy projekt rozwiązania, a model z innej rodziny niezależnie go recenzuje. Jeśli recenzja zawiera uwagi, model tworzący projekt poprawia rozwiązanie tylko jeden raz.

Do regulacji równowagi między jakością a kosztami dostępne są poziomy obciążenia. Fusion Standard służy do codziennych zadań i balansuje koszty, jakość oraz czas oczekiwania. Fusion Hight jest przeznaczony do dużych zadań kodowania o jasnym zakresie, takich jak zmiany w wielu plikach lub naprawa złożonych błędów, oferując zrównoważoną orkiestrację przy umiarkowanych oszczędnościach tokenów. Fusion Max zapewnia najwyższą wydajność przy uwzględnieniu efektywności tokenów i jest dedykowany zadaniom wymagającym najgłębszego wnioskowania oraz najbardziej szczegółowej analizy. Fusion Fast jest wybierany w scenariuszach wymagających szybkich modeli i nie może być wskazany przez użytkownika.

Dodatkowo, w ramach publicznej wersji zapowiadającej, w ramach Fusion Standard możliwe jest wybranie lokalnie zainstalowanego modelu MAI Code 1.1 Flash lub modelu Qwen3.8 Flash Next do wykonywania zadań.