Sobre GitHub Copilot Fusion

Visão geral

Copilot Fusion é um roteador e orquestrador inteligente de modelo de tempo de execução. Ele escolhe modelos e padrões de execução para sua tarefa e retorna uma única resposta. Por exemplo, ele pode escolher um modelo para elaborar uma solução e um modelo separado para revisão.

Você seleciona Copilot Fusion no seletor de modelo, mas não está selecionando um modelo específico. Você está escolhendo um sistema que roteia e orquestra modelos em runtime. Você não precisa alternar modelos durante uma tarefa ou decidir qual modelo se adapta a cada etapa. Para cada solicitação, Copilot Fusion seleciona o padrão de execução certo, o nível certo de esforço de raciocínio e os modelos que o executam.

Copilot Fusion também considera a saúde e a disponibilidade do sistema em tempo real ao escolher modelos. O roteamento ocorre nos limites naturais do cache e em grandes mudanças na complexidade da conversa para evitar custos adicionais relacionados ao cache sem melhorias de qualidade.

Como Copilot Fusion funciona

Copilot Fusion avalia cada tarefa e usa sinais de capacidade para raciocínio, geração de código, depuração e uso de ferramentas, para selecionar o padrão de execução mais eficiente que atende à barra de qualidade para o nível de esforço escolhido.

Dependendo do nível de esforço e da tarefa, Copilot Fusion escolhe um dos três padrões de execução:

Padrão de execução	Description
Single	Um modelo conclui a tarefa.
Cascata	Um modelo eficiente elabora uma solução e um juiz inspeciona o rascunho e decide se a aceita ou a encaminha para um modelo mais forte.
Crítica	Um modelo elabora uma resposta enquanto vários modelos a criticam independentemente em paralelo. Seus comentários são agregados e o modelo original revisa sua resposta com base nos comentários combinados.

Copilot Fusion escolhe um padrão de execução quando necessário, para cada prompt, para que prompts diferentes na mesma sessão possam usar padrões de execução diferentes. Por exemplo, se o primeiro prompt usar o padrão único, um prompt de acompanhamento poderá usar o padrão de crítica.

Escolher um padrão de execução é uma etapa leve que adiciona latência mínima.

Copilot Fusion só adiciona chamadas de modelo quando uma tarefa as justifica. Isso significa que uma tarefa simples não aguarda nem passa por AI credits para uma revisão de que não precisa.

• O padrão de execução única se comporta como uma solicitação para um modelo.
• A cascata e a crítica demoram mais porque incluem chamadas de modelo para revisão.

Copilot Fusion se baseia em uma combinação de modelos: modelos versáteis para trabalho simples e modelos com raciocínio mais forte para problemas mais difíceis. O esforço de raciocínio e a escolha do modelo são definidos por etapa. O pool de modelos muda à medida que novos modelos ficam disponíveis e GitHub avalia quais modelos têm melhor desempenho.

Enquanto Copilot Fusion funciona, você pode acompanhar o progresso de cada etapa e o modelo que está sendo usado. Rascunhos intermediários podem ser revisados ou descartados, portanto Copilot Fusion , mostra apenas a resposta final.

Copilot Fusion não tem uma janela de contexto própria. Cada etapa é executada dentro dos limites de contexto do modelo que o executa. A janela de contexto mostrada para Copilot Fusion é um valor conservador com base nos menores limites entre os modelos usados.

Quando a resposta for fornecida, você poderá passar o mouse sobre o nome do nível de esforço abaixo da resposta para ver uma lista de modelos usados.

Copilot Fusion níveis de esforço

Copilot Fusion tem vários níveis de esforço para permitir que você priorize os trade-offs entre qualidade, custo e recursos que o sistema prioriza para cada prompt.

Nível de esforço	Prioridade	Uso típico
Fusion Standard	Equilibra custo, qualidade e latência.	Trabalho diário.
Copilot Fusion seleciona um modelo para cada tarefa.
Fusion High	Orquestração equilibrada com economia moderada de tokens.	Tarefas de codificação substanciais e bem delimitadas, como corrigir um bug complexo ou fazer uma alteração em vários arquivos, quando chamadas de modelo adicionais podem valer o tempo extra e o esforço AI credits.
Fusion Max	Capacidade de ponta ao mesmo tempo em que ainda considera a eficiência de tokens.	Tarefas que exigem o raciocínio mais profundo possível e a análise mais completa.
Fusion Fast	Usado apenas em cenários que exigem modelos rápidos.	Não selecionável pelos usuários. Disponível somente no Visual Studio Code chat embutido.

Selecionando modelos locais em Copilot Fusion

Se você usar Windows em um computador com as especificações necessárias, poderá baixar e instalar o MAI Code 1.1 Flash modelo de dentro de Copilot CLI, do Copilot app ou do Visual Studio Code. Consulte Adicionar modelos LLM ao aplicativo GitHub Copilot, Adicionando modelos LLM à CLI de GitHub Copilot e Modelos de linguagem de IA no VS Code.

Depois que esse modelo for instalado localmente, Copilot Fusion poderá optar por usá-lo quando apropriado, mas somente a partir do nível de esforço Fusion Standard.

Da mesma forma, em Copilot CLI, se você instalar Qwen3.8 Flash Next localmente, (usando um provedor de modelos como o Ollama) e Copilot identificá-lo como "qwen3.8-flash-next-local", então Copilot Fusion, no Fusion Standard nível de esforço, também pode usar esse modelo local. Isso tem suporte em Windows, macOS e Linux.

Enquanto isso estiver em prévia pública, você deve habilitar recursos experimentais para usá-lo:

• Na Copilot app: Ativar o roteamento automático do modelo local na seção "Experimental" das configurações do aplicativo.
• Em Copilot CLI: inicie a CLI com a opção --experimental ou use /experimental on em uma sessão interativa para habilitar recursos experimentais para as sessões atuais e futuras.

Como alternativa a Copilot Fusion, você pode configurar um custom agent para usar um modelo local específico e, em seu prompt, instruir Copilot a usar esse agente personalizado para a tarefa ou para uma parte específica da tarefa. Consulte Criando e usando agentes personalizados para GitHub Copilot CLI.

Políticas e disponibilidade

Copilot Fusion geralmente está disponível em:

• Visual Studio Code
• Copilot CLI
• GitHub Copilot app
• IDEs JetBrains

Copilot Fusion disponibilidade de nível de esforço por Copilot plano

Policies

Quando você usa Copilot Fusion, ele escolhe entre os modelos disponíveis, de acordo com suas políticas e seu tipo de assinatura. Os modelos disponíveis podem ser alterados ao longo do tempo.

Copilot Fusion, não incluirão estes modelos:

• Modelos não disponíveis em seu plano.
• Modelos excluídos por políticas de administrador. Confira Configurando o acesso a modelos de IA no GitHub Copilot e Gerenciando a disponibilidade de modelos em sua empresa.
• Modelos excluídos por políticas que restringem Copilot a modelos com residência de dados ou compatíveis com o FedRAMP.
• Modelos excluídos por políticas que restringem modelos de avaliação.

Copilot Fusion pode usar modelos hospedados localmente específicos com o nível de Fusion Standard esforço. Consulte Sobre GitHub Copilot Fusion.

Se nenhum dos modelos que Copilot Fusion usa estiver disponível para você, Copilot Fusion não aparecerá no seletor de modelos.

Cobrança para Copilot Fusion

Quando você usa Copilot Fusion, é cobrado por cada modelo usado, na taxa padrão desse modelo. Não há cobrança separada por Copilot Fusion. Como Fusion High e Fusion Max pode usar mais de um modelo para uma tarefa, uma tarefa pode consumir mais AI credits do que consumiria com Fusion Standard. Para obter taxas por modelo, consulte Modelos e preços para GitHub Copilot.

Copilot Fusion mantém sua conversa principal no mesmo modelo sempre que possível, portanto, a conversa continua se beneficiando de tokens armazenados em cache. Modelos que auxiliam, como um revisor, recebem apenas o contexto de que precisam.

Copilot Fusion Limitações

• Copilot Fusion funciona separadamente de subagentes e não os inicia.
• Se você descartar um rascunho, as alterações que o rascunho já fez em seu workspace, como edições de arquivo, não serão desfeitas automaticamente. Revise as alterações antes de fazer commit nelas.
• Os padrões de execução e o pool de modelos usados podem mudar ao longo do tempo.

Leitura adicional

• Escolhendo um modelo em Copilot app
• Escolhendo um modelo em GitHub Copilot CLI