GitHub Copilot Fusion يختار نماذج الذكاء الاصطناعي وينسّقها تلقائيًا

أعلنت GitHub توفّر Copilot Fusion للجميع، وهو نظام جديد يختار نماذج الذكاء الاصطناعي المناسبة لمهام البرمجة وينسّق عملها دون تدخل المطوّر. وكشفت الشركة عنه يوم الأربعاء خلال مؤتمر GitHub Universe في سان فرانسيسكو.

يجمع Fusion بين تنسيق النماذج أثناء التشغيل في مشروع Project HydraFusion وميزة Copilot Auto Model Selection. وبحسب GitHub، حقق وضع Fusion Max في اختبارات الأداء نتائج قريبة من Claude Code مع Opus 5.5 Max، بنحو نصف متوسط تكلفة واجهة البرمجة، ووقت أقل بنحو 40% لكل مهمة.

كيف يعمل التنسيق

في المهام التي تتطلب الاستدلال أو توليد الشيفرة أو تصحيح الأخطاء أو استخدام الأدوات، يحلل النظام المطلوب ويختار النموذج، ثم يحدد أسلوب العمل. قد يتولى نموذج واحد المهمة كلها، أو يُعتمد مسار «متدرّج» يقيّم فيه فحص الجودة إجابة النموذج فيقبلها أو يصعّد المهمة، أو مسار «نقدي» يراجع فيه نموذج عمل نموذج آخر. ويمكن للنظام تبديل النماذج في منتصف العمل بحسب كل خطوة.

يبقى للمطوّر اختيار مستوى الجهد: Standard للبرمجة اليومية، وHigh للمهام الأصعب والاستدلال الأعمق، وMax للأعمال الأكثر تعقيدًا. ويقول هاري بوخريل، كبير مهندسي البرمجيات في AT&T، إن المطورين كانوا يختارون نموذجًا أقوى لمهمة معقدة وينسون العودة إلى نموذج أخف للأعمال المعتادة. ويضيف أن Fusion Standard حسّن كفاءة استخدام الرموز (tokens) في الشركة.

ضوابط للمسؤولين

يستطيع مسؤولو المؤسسات تحديد النماذج التي يمكن لـ Fusion الاختيار منها، وتعطيل نموذج معين له دون تعطيله لبقية الفريق. كما يمكنهم ضبط سياسة كل نموذج على حدة، وتحديد ما إذا كان Fusion النموذج الافتراضي لمستخدمي Copilot.

وتقول GitHub إن الأداء تحسّن منذ إطلاق Project HydraFusion معاينةً بحثية في سبتمبر 2026. وفي مؤشر Artificial Analysis Coding Agent Index سجّل Fusion Max نحو 60 نقطة، أي أقل من Claude Code مع Opus 5.5 Max بأقل من نقطتين، مع استهلاك نحو نصف الرموز.

جاء Fusion مع تطبيق GitHub Copilot وCopilot Projects وCopilot Automations. والاتجاه يتسع في القطاع، إذ نقلت Ramp هذا الشهر اختيار النماذج إلى وكيلها مفتوح المصدر Open SWE، وجعلت Replit في الصيف «التوجيه الذكي للنماذج» افتراضيًا في جميع الحسابات.