GitHub 在 Universe 2026 上正式推出 Copilot Fusion

2026 年 10 月 28 日，GitHub 正式推出 Copilot Fusion。这是一套多模型路由与编排系统，GitHub 在 GitHub Universe 2026 上公布了这一消息，同时发布的还有全新的 GitHub Copilot 应用、Copilot 项目，以及更高阶的 Copilot 代码审查服务。

相关公告刊载于 Universe 2026 主题演讲博文，作者是微软 CoreAI 执行副总裁 Jay Parikh；其团队包括 GitHub。当天还发布了一系列更新日志，详细说明了功能的可用情况、计费方式和预览版条款。

Copilot Fusion 如何路由和编排模型

根据 Copilot Fusion 更新日志，在模型选择器中选择 Copilot Fusion，选中的是一套路由与编排系统，而非某个特定模型。对于每条提示，Fusion 都会决定使用哪些模型以及它们如何协同工作，将 Project HydraFusion 的多模型编排能力与 Copilot 自动模型选择功能背后的微调模型选择机制结合起来。

用户可以选择三种工作强度等级之一。Fusion Standard 优先使用适用于日常编码的通用型模型；Fusion High 面向具有挑战性的任务和更深入的推理；Fusion Max 则为要求最高的任务和复杂推理保留能力最强的模型。对于每项任务，Fusion 会采用三种执行流程之一：单模型流程，由一个模型直接完成任务；级联流程，由高效模型先起草答复，再由质量检查决定是否接受，或将任务升级给更强的模型；评议流程，由一个模型起草，第二个模型审查，再由原模型修改。

GitHub 表示，Copilot Fusion Max 在 Artificial Analysis Coding Agent Index 上得分为 60，与搭载 Opus 5.5 Max 的 Claude Code 相差不到两分；其每项任务的平均 API 成本约为后者的一半，使用的令牌数量约为一半，单项任务耗时也减少约 40%。

管理员可以通过企业和组织的模型策略控制 Fusion 可调用的模型，也可以在不对所有用户禁用某个模型的情况下，单独禁止 Fusion 使用该模型。企业托管设置还可以将 Fusion（无论工作强度等级为何）设为 Copilot 用户的默认模型。

AT&T 首席软件工程师 Hari Pokhrel 在更新日志中表示，Fusion Standard 会为每项任务自动选择合适的模型，从而提升 AT&T 整体的令牌使用效率，减少不必要的支出，并为价值更高的工作保留算力；他还表示，Fusion 的决策能力随着时间推移不断提升。

Fusion 按所用模型分别以该模型的标准费率计费；付费 Copilot 套餐用户使用 Fusion 时，可在限时期间享受模型费用 30% 的折扣。所有 Copilot 套餐均可在 Visual Studio Code、GitHub Copilot 应用、GitHub Copilot CLI 和 JetBrains IDE 中使用该系统，后续还将支持更多客户端。研究预览期间启用了 auto、HydraFusion 或 HydraFusion Max 的开发者，将自动切换到对应的 Fusion 工作强度等级。

GitHub Copilot 应用与 Copilot 项目

Parikh 写道，GitHub Copilot 应用旨在支持智能体软件交付，通过连接不同项目中的智能体和工具，支持代码之外的工作；用户可以在同一界面中编写规范、展示设计讨论内容并分析遥测数据。

Copilot 项目将于 2026 年 10 月 28 日起在应用中原生提供，用户可以在完全托管的并行会话中，跨多个代码仓库运行智能体任务。Copilot 应用更新日志将 Copilot Projects 标注为公开预览版：用户描述目标，附上代码仓库、设计稿或 Slack 讨论串等上下文，选择模型和工具，然后获取供审核的拉取请求等结果。项目自动化可处理可重复执行的任务，例如在某项功能上线时自动制作宣传视频。

该应用还可以利用 Slack 和 Figma 等已连接工具中的上下文，并能根据用户在聊天中的自然语言指令生成和编辑图像。计算机操作功能目前在 macOS 和 Windows 上处于公开预览阶段，可让 Copilot 读取应用内容、点击控件、输入或编辑文本，并在桌面应用之间导航，包括那些没有 API、命令行界面或 MCP 集成的应用。在控制应用之前，Copilot 会征求用户批准；组织也可以通过托管设置禁用此功能。

会话连续性功能让用户可以在 GitHub 应用、VS Code、CLI 和网页端启动并继续同一个云端智能体会话。

代码审查 Max、自动化与企业访问权限

GitHub 还推出了 Copilot 代码审查 Max。Parikh 表示，它在 ReviewBench 的高严重性问题评测中取得了最高的 F1 分数。现有的 Lite 和 Balanced 等级仍适用于日常审查；Max 则面向需要深入审查的变更。

Copilot 自动化功能可在代码仓库中创建由 AI 驱动的工作流，并在云端运行；这些工作流可以由用户手动触发、由事件触发，也可以按计划运行，用于问题分类和代码审查等任务。GitHub 表示，自动化现在能够从执行结果中学习，并提出改进建议，供用户审核和批准。

自 2026 年 10 月 28 日起，GitHub Enterprise 客户无需购买单独订阅，即可使用 Copilot 的所有功能，包括 Copilot 应用、代码审查和自动化功能，只需为实际使用的 AI 积分付费。此项变更即日起可通过 GitHub 销售团队办理，自助服务即将推出；现有 Copilot Business 和 Copilot Enterprise 客户可以保留当前方案，也可以在准备就绪后转用新方案。

从 HydraFusion 到基础设施扩容之路

Fusion 正式全面推出，此前 GitHub 于 2026 年 9 月 4 日推出了 Project HydraFusion 研究预览版，并在当年早些时候推出了自动模型选择功能。该预览版公布的离线评估结果显示，与 Claude Opus 5 在 TerminalBench 2.1 上的表现相比，固定的 HydraFusion 策略在估算成本低 67% 的情况下，经过验证的任务质量提高了 4.9 个百分点；在 DeepSWE 上，成本低 36%，任务质量相差不超过 1.5 个百分点；在 CheckpointBench 上，成本低 65%，任务质量相差不超过 0.1 个百分点。CheckpointBench 是 GitHub 根据真实 Copilot 会话构建的内部基准测试。HydraFusion 的三种执行模式——Single、Cascade 和 Critique——也纳入了 Fusion 的工作流集。

GitHub 表示，2026 年迄今已新增 400 万个 CPU 核心、160 PB 高速存储和 50 Tb/s 网络容量。其新的 Git 架构遵循三项原则：简化基础操作、将存储与计算解耦，以及尽量减少协调开销。该公司正在迁移至 Azure 多区域部署，并预计于 2027 年初完成迁移。