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GitHub Copilot Fusion हुआ जारी, हर टास्क के लिए चुनेगा सही AI मॉडल

GitHub ने Copilot Fusion को आम उपलब्धता में जारी किया है। यह फीचर हर टास्क के लिए एक या कई AI मॉडल मिलाकर परफॉर्मेंस और लागत में संतुलन बनाता है।

Developer at a laptop with code on screen, with abstract icons representing several AI models working together on a coding task.
छवि: ITmedia NEWS
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GitHub ने अपने सालाना इवेंट GitHub Universe 2026 में नए फीचर GitHub Copilot Fusion की आम उपलब्धता (जनरल रिलीज़) का ऐलान किया है। यह कार्यक्रम 28 और 29 अक्टूबर को अमेरिका के सैन फ्रांसिस्को में हुआ।

Copilot Fusion एक मल्टी-मॉडल फीचर है। यह दिए गए टास्क की प्रकृति के हिसाब से एक या कई AI मॉडल को मिलाकर चलाता है। रीज़निंग, कोड जनरेशन, डिबगिंग और टूल्स के इस्तेमाल जैसी ज़रूरी क्षमताओं का आकलन करके यह तय करता है कि मॉडल कैसे जोड़े जाएँ। इससे डेवलपर्स को मॉडल चुनने और संभालने का बोझ कम उठाना पड़ता है और वे परफॉर्मेंस व लागत का संतुलन रखते हुए काम कर सकते हैं।

तीन पैटर्न और लोड लेवल

कंपनी के मुताबिक Fusion टास्क के अनुसार तीन पैटर्न में से एक चुनता है। इनमें से दो इस प्रकार हैं:

  • कुशल मॉडल के रूप में चुना गया AI मॉडल समाधान का प्रारूप बनाता है, क्वालिटी जाँचने वाला मॉडल उसे परखता है और तय करता है कि मामला ज़्यादा सक्षम मॉडल को सौंपना है या नहीं।
  • एक मॉडल समाधान का ड्राफ्ट बनाता है और दूसरे मॉडल फैमिली का मॉडल उसकी स्वतंत्र समीक्षा करता है। समीक्षा में खामियाँ मिलने पर ड्राफ्ट बनाने वाला मॉडल समाधान को सिर्फ एक बार सुधारता है।

इन पैटर्न में क्वालिटी और लागत का संतुलन कैसे रखा जाए, इसके लिए लोड लेवल भी दिए गए हैं। एक स्तर टोकन की मध्यम बचत के साथ संतुलित ऑर्केस्ट्रेशन देता है और जटिल बग फिक्स या कई फ़ाइलों में बदलाव जैसे साफ़ दायरे वाले बड़े कोडिंग टास्क के लिए है। दूसरा स्तर टोकन दक्षता का ध्यान रखते हुए अत्याधुनिक परफॉर्मेंस देता है और उन टास्क के लिए है जिनमें सबसे गहरी रीज़निंग और सबसे बारीक विश्लेषण चाहिए।

लोकल मॉडल का पब्लिक प्रीव्यू

पब्लिक प्रीव्यू के तौर पर Fusion Standard में लोकल मशीन पर इंस्टॉल किए गए MAI Code 1.1 Flash या Qwen3.8 Flash Next मॉडल से भी टास्क चलाए जा सकते हैं।

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