GitHub, Copilot Fusion 정식 출시 작업별 최적 AI 모델 선택

세 가지 패턴과 부하 수준

Fusion은 작업에 따라 세 가지 패턴 중 하나를 고릅니다. 그중 두 가지는 다음과 같습니다.

• 효율적인 모델로 선택된 AI 모델이 해결안 초안을 만들고, 품질 확인용 모델이 이를 검증해 더 높은 능력의 모델로 넘길지 판단합니다.
• 한 모델이 해결안 초안을 작성하면 다른 모델 패밀리의 모델이 독립적으로 검토합니다. 지적 사항이 나오면 초안을 만든 모델이 해결안을 한 번만 수정합니다.

패턴을 고를 때 품질과 비용의 균형을 조정하는 부하 수준도 마련됐습니다. 토큰을 중간 정도 절약하며 균형 잡힌 오케스트레이션을 하는 수준은 복잡한 버그 수정이나 여러 파일에 걸친 변경처럼 범위가 명확한 대규모 코딩 작업용입니다. 다른 수준은 토큰 효율을 고려하면서 최첨단 성능을 내며, 가능한 한 깊은 추론과 가장 철저한 분석이 필요한 작업에 맞습니다.

로컬 모델은 퍼블릭 프리뷰

퍼블릭 프리뷰로 Fusion Standard에서는 로컬에 설치한 MAI Code 1.1 Flash 또는 Qwen3.8 Flash Next 모델을 선택해 작업을 실행할 수도 있습니다.