GitHub发布Copilot Fusion：多模型自动编排提升编码效率与成本效益

在GitHub Universe 2026大会上，GitHub正式推出Copilot Fusion，这是一个智能编排层，可自动路由并组合来自OpenAI、Anthropic、Google等多家公司的多个AI模型来完成编码任务，开发者无需手动选择模型。该功能将现有的自动模型选择技术与9月研究预览中推出的Project HydraFusion的多模型编排能力相结合。开发者只需在模型选择器中选择Copilot Fusion，系统便会根据任务复杂度自动决定使用单一模型、Cascade还是Critique执行模式，并匹配三档投入级别之一：Standard（侧重效率与成本）、High（增强推理）或Max（追求最强能力），从而避免简单任务产生不必要的开销。在Artificial Analysis Coding Agent Index基准测试中，Copilot Fusion Max得分60分，仅比运行Opus5.5Max的Claude Code低2分，但平均API成本约为其一半，token消耗减半，任务完成速度约快40%。该功能现已在所有GitHub Copilot计划中全面可用，覆盖Visual Studio Code、CLI、应用及JetBrains IDE，不收取额外编排费用，仅按实际模型调用计费，并在2026年11月30日前享受模型费用30%折扣。企业管理员可以控制可用模型并将其设为默认体验。此外，系统支持实验性的本地模型路由，例如在Windows设备上调用Microsoft MAI Code1.1Flash。微软还推出了由GitHub团队开发的Copilot harness，它已为包括Copilot Studio和VS Code在内的多款产品提供支持，并通过Microsoft Foundry向开发者开放。多模型智能编排正成为AI编码工具演进的重要方向，有望在性能与成本之间实现更好的平衡。