关于 GitHub Copilot Fusion

Overview

Copilot Fusion 是智能运行时模型路由器和编排器。 它为任务选择模型和执行模式，然后返回单个响应。 例如，可以选择一个模型来起草解决方案和单独的模型以供审阅。

您在模型选取器中选择了Copilot Fusion，但未选择特定模型。 你正在选择一个在运行时路由和协调模型的系统。 无需在任务期间切换模型或确定哪个模型适合每个步骤。 对于每个请求，Copilot Fusion 选择正确的执行模式、正确的推理工作量级别以及用于执行该模式的模型。

Copilot Fusion 还可以在选择模型时考虑实时系统运行状况和可用性。 路由会在自然的缓存边界处进行，并在对话复杂性发生较大变化时进行，以避免额外的缓存相关成本，同时又不会带来质量提升。

Copilot Fusion的工作原理

Copilot Fusion 评估每个任务并使用能力信号进行推理、代码生成、调试和工具使用，以选择最高效的执行模式，以满足你选择的努力级别的质量标准。

根据工作强度级别和任务，Copilot Fusion 选择三种执行模式之一：

执行模式	Description
Single	某个模型完成了该任务。
层叠	高效的模型起草解决方案，裁判检查草案，并决定是否接受它，或交由更强大的模型处理。
评析	一个模型起草一个响应，而多个模型并行地独立对其进行评析。 他们的反馈是聚合的，原始模型会根据合并的反馈修改其响应。

Copilot Fusion 根据需要为每个提示选择执行模式类型，因此同一会话中的不同提示可以使用不同的执行模式类型。 例如，如果您的第一个提示词使用单一模式，则后续提示词可以使用点评模式。

选择执行模式是一个轻量级步骤，仅增加极少的延迟。

Copilot Fusion 仅当任务需要时才添加模型调用。 这意味着一个简单的任务不会等待或使用 AI credits 来进行它并不需要的评审。

• 单个执行模式的行为类似于对一个模型的请求。
• 级联和评审需要更长的时间，因为它们包含用于审查的模型调用。

Copilot Fusion 采用多种模型：适用于简单任务的通用模型，以及适用于更难问题、推理能力更强的模型。 推理工作量和模型选择是为每个步骤设置的。 模型池随着新模型变得可用而变化，并且随着 GitHub 评估哪些模型表现最佳而变化。

在 Copilot Fusion 运行时，你可以跟踪每个步骤和所用模型的进度。 中间草稿可能会被修订或丢弃，因此 Copilot Fusion 仅显示最终响应。

Copilot Fusion 没有自己的上下文窗口。 每个步骤都在运行该步骤的模型的上下文限制内运行。 显示的 Copilot Fusion 上下文窗口是基于其使用的模型中最小的限制的保守值。

提供响应后，可以将鼠标悬停在响应下方的努力程度名称上，以查看所使用的模型列表。

Copilot Fusion 投入程度级别

Copilot Fusion 具有多个努力级别，可让你确定系统针对每个提示优先考虑的质量、成本和功能之间的权衡。

努力级别	Priority	典型用法
Fusion Standard	平衡成本、质量和延迟。	日常工作。
Copilot Fusion 为每个任务选择一个模型。
Fusion High	通过适度节省令牌来实现平衡的编排。	规模较大且范围明确的编码任务，例如修复复杂的 bug 或跨多个文件进行更改，在额外的模型调用可能值得额外时间和 AI credits 时。
Fusion Max	Frontier 能力，同时仍考虑令牌效率。	需要最深入的推理和最彻底的分析的任务。
Fusion Fast	仅在需要快速模型的方案中使用。	用户不可选择。 仅在内联聊天中 Visual Studio Code 可用。

选择本地模型

如果您在满足所需配置的计算机上使用 Windows，则可以从 Visual Studio Code、Copilot CLI 或 MAI Code 1.1 Flash 中下载并安装 Copilot app 模型。 请参阅 将 LLM 模型添加到 GitHub Copilot 应用、将 LLM 模型添加到 GitHub Copilot CLI和VS Code 中的 AI 语言模型。

在本地安装此模型后，Copilot Fusion 可以选择在适当情况下使用它，但仅可在 Fusion Standard 努力度级别使用。

同样，如果在 Copilot CLI 中，您在本地安装 Qwen3.8 Flash Next（使用如 Ollama 之类的模型提供程序），并且 Copilot 将其标识为“qwen3.8-flash-next-local”，那么 Copilot Fusion 从 Fusion Standard 工作量级别也可以使用此本地模型。 这在 Windows、macOS 和 Linux 中受支持。

虽然此功能位于 公开预览 中，但必须启用试验性功能才能使用它：

• 在 Copilot app 应用的设置的“实验性”部分中打开 本地模型自动路由 。
• 在 Copilot CLI：使用 --experimental 选项启动 CLI，或在交互式会话中使用 /experimental on，为当前和将来的会话启用实验功能。

作为 Copilot Fusion 的替代方案，你可以将 custom agent 配置为使用特定的本地模型，然后在提示中指示 Copilot 使用该自定义代理来执行该任务，或执行该任务的特定部分。 请参阅“为 GitHub Copilot CLI 创建和使用自定义智能体”。

策略和可用性

Copilot Fusion 已在以下地区正式提供：

• Visual Studio Code
• Copilot CLI
• GitHub Copilot app
• JetBrains IDE系列

Copilot Fusion 按 Copilot 计划划分的工作量级别可用性

Policies

使用 Copilot Fusion时，它会根据策略和订阅类型从可用的模型中进行选择。 可用模型可能会随时间而变化。

Copilot Fusion， 将不包括 以下模型：

• 计划中不可用的模型。
• 由管理员策略排除的模型。 请参阅 在 GitHub Copilot 中配置对 AI 模型的访问 和 管理企业中模型的可用性。
• 因将 Copilot 限制为数据驻留或符合 FedRAMP 要求的模型的策略而被排除的模型。
• 被限制 评估模型 的策略排除的模型。

Copilot Fusion 可以使用特定的本地托管模型，并使用 Fusion Standard 努力度级别。 请参阅“关于 GitHub Copilot Fusion”。

如果 Copilot Fusion 使用的模型都不对你开放，Copilot Fusion 则不会显示在模型选取器中。

Copilot Fusion 的计费

使用 Copilot Fusion时，会按其使用的每个模型分别计费，并按各模型的标准费率收费。 不单独收取 Copilot Fusion 的费用。 由于 Fusion High 和 Fusion Max 都可以为一项任务使用多个模型，因此，与使用 Fusion Standard 相比，一项任务可能会消耗更多的 AI credits。 有关各模型费率，请参阅 GitHub Copilot 的模型和定价。

Copilot Fusion 尽可能将主对话保留在同一模型上，因此对话将继续受益于缓存的令牌。 辅助模型（如审阅者）仅接收所需的上下文。

Copilot Fusion 限制

• Copilot Fusion 独立于子代理运行，并且不会启动它们。
• 如果 Copilot Fusion 丢弃草稿，则不会自动撤消草稿已在工作区中所做的更改（如文件编辑）。 在提交更改之前查看更改。
• 使用的执行模式和模型池可能会随时间而变化。

延伸阅读

• 在 中选择模型
• 在 中选择模型