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GitHub Copilot Fusion elige y orquesta modelos de IA por ti

GitHub lanza Copilot Fusion, que elige y coordina modelos de IA para tareas de código. Según la compañía, Fusion Max iguala a Claude Code con la mitad del coste.

GitHub Copilot Fusion interface routing a coding task between several AI models on a developer's screen.
Imagen: The New Stack

GitHub ha puesto Copilot Fusion a disposición general, un sistema que selecciona y orquesta modelos de IA para tareas de programación para que los desarrolladores no tengan que hacerlo. La compañía lo anunció el miércoles en GitHub Universe, en San Francisco.

Fusion combina la orquestación de modelos en tiempo de ejecución de Project HydraFusion, lanzado como avance de investigación en septiembre de 2026, con la selección automática de modelo de Copilot. En tareas de razonamiento, generación de código, depuración o uso de herramientas, Copilot decide qué modelos emplear y cómo colaboran entre sí.

Cómo funciona la orquestación

Tras analizar la tarea, Fusion elige un modelo y después un flujo de trabajo: un único modelo, un esquema «en cascada» en el que un control de calidad acepta la respuesta o la escala, o un esquema de «crítica» en el que un modelo revisa el trabajo de otro. También puede cambiar de modelo a mitad del proceso según lo que requiera cada paso.

Los desarrolladores siguen fijando el nivel de esfuerzo: Fusion Standard para el código cotidiano, Fusion High para problemas más difíciles y razonamiento más profundo, y Fusion Max para el trabajo más exigente. Los administradores empresariales pueden limitar los modelos entre los que Fusion puede elegir, ajustar la política de cada modelo por separado y decidir si Fusion es la opción predeterminada.

Las cifras de GitHub

Según GitHub, Fusion Max obtuvo 60 puntos en el Artificial Analysis Coding Agent Index, a menos de dos puntos de Claude Code con Opus 5.5 Max. Lo habría logrado con cerca de la mitad del coste medio de API por tarea, la mitad de tokens y un 40 % menos de tiempo. Son datos de GitHub, no verificados de forma independiente.

Hari Pokhrel, ingeniero de software principal en AT&T, afirmó que los desarrolladores suelen elegir un modelo más potente para una tarea compleja y olvidan volver al anterior. Atribuyó a Fusion Standard una mejora de la eficiencia en tokens en AT&T.

Una tendencia en el sector

Fusion llega junto con la aplicación GitHub Copilot, Copilot Projects y Copilot Automations, dentro de la meta de GitHub de ser el sistema de entrega de software más completo del mundo. Ramp describió este mes cómo integra la selección de modelo en su agente de código abierto Open SWE, y Replit hizo del enrutamiento inteligente la opción por defecto en todas sus cuentas este verano.

Etiquetas:githubcopilot fusiongithub universeai codingmodel orchestrationclaude code

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