---
title: GitHub wprowadza Copilot Fusion do optymalizacji wyboru modeli sztucznej inteligencji
url: https://www.dataloco.com/pl/github-wprowadza-copilot-fusion-do-optymalizacji-wyboru-modeli-sztucznej-inteligencji
published: 2026-11-04T09:28:06+00:00
language: pl
section: AI
source: https://www.publickey1.jp/blog/26/githubcopilot_fusionaigithub_universe_2026.html
organizations: GitHub, Microsoft
publisher: Dataloco
---

# GitHub wprowadza Copilot Fusion do optymalizacji wyboru modeli sztucznej inteligencji

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.

## This story in other languages

- [한국어](https://www.dataloco.com/ko/story-99)
- [Русский](https://www.dataloco.com/ru/github-oficialno-predstavil-copilot-fusion-na-github-universe-2026)
- [ไทย](https://www.dataloco.com/th/github-copilot-fusion)
- [Español](https://www.dataloco.com/es/github-lanza-oficialmente-copilot-fusion-para-optimizar-la-seleccion-de-modelos-de-inteligencia-artificial)
- [Türkçe](https://www.dataloco.com/tr/github-copilot-fusioni-resmi-olarak-kullanima-sundu)
- [Deutsch](https://www.dataloco.com/de/github-stellt-copilot-fusion-vor-intelligente-modellwahl-fur-effiziente-entwicklung)
- [Nederlands](https://www.dataloco.com/nl/github-lanceert-copilot-fusion-tijdens-github-universe-2026)
- [Norsk](https://www.dataloco.com/no/github-lanserer-copilot-fusion-for-automatisk-valg-av-ai-modeller)
- [Svenska](https://www.dataloco.com/sv/github-lanserar-copilot-fusion-for-optimering-av-ai-modeller)