GitHub、Copilot Fusionを正式リリース　最適なAIモデルを自動選択

3パターンから選択、負荷レベルも用意

Fusionはタスクに応じて3つのパターンのいずれかを選ぶ。そのうち2つは次の通り。

• 効率的なモデルとして選ばれたAIモデルが解決案を作成し、品質確認用のモデルが検証して、より高い能力のモデルへエスカレーションするかを判断する。
• 1つのモデルが解決案のドラフトを作り、別のモデルファミリーのモデルが独立してレビューする。指摘を受け、ドラフトを作ったモデルが解決案を1回だけ修正する。

パターン選択にあたり、品質とコストのバランスを調整する負荷レベルも用意された。中程度のトークン節約でバランスの取れたオーケストレーションを行うレベルは、複雑なバグ修正や複数ファイルにまたがる変更など、スコープが明確な大規模コーディングタスク向けだ。もう一方はトークン効率を考慮しつつ最先端の性能を狙うもので、可能な限り深い推論と徹底的な分析が必要なタスクに向く。

ローカルモデルはパブリックプレビュー

パブリックプレビューとして、Fusion Standardでは、ローカルにインストールしたMAI Code 1.1 FlashまたはQwen3.8 Flash Nextモデルを選んでタスクを実行することもできる。