GitHub تطلق ميزة Copilot Fusion لاختيار نماذج الذكاء الاصطناعي المثلى

تهدف هذه الميزة إلى تخفيف العبء عن المطورين في إدارة اختيار نماذج الذكاء الاصطناعي بشكل فردي، مما يسمح لهم بالمضي قدماً في التطوير مع مراعاة التوازن بين الأداء والتكلفة. وتختار الميزة أحد ثلاثة أنماط بناءً على المهمة، وهي نمط Cascade الذي يقوم فيه نموذج فعال بإنشاء حل مقترح ثم يقوم نموذج تحقق بمراجعته لتقرير ما إذا كان يجب تصعيده إلى نموذج ذو قدرات أعلى، ونمط Critique حيث يقوم نموذج بإنشاء مسودة حل ويقوم نموذج من عائلة أخرى بمراجعتها بشكل مستقل، ثم يقوم النموذج الأول بتعديل الحل مرة واحدة بناءً على الملاحظات.

توفر الميزة مستويات تحميل لضبط التوازن بين الجودة والتكلفة، حيث يوازن Fusion Standard بين التكلفة والجودة ووقت الانتظار للمهام اليومية، بينما يخصص Fusion Hight لمهام البرمجة الكبيرة ذات النطاق الواضح مثل إصلاح الأخطاء المعقدة أو التغييرات عبر ملفات متعددة مع توفير متوسط في الرموز. أما Fusion Max فيهدف لتحقيق أداء متطور مع مراعاة كفاءة الرموز للمهام التي تتطلب أعمق استدلال وأكثر تحليل شامل، في حين يتم اختيار Fusion Fast في السيناريوهات التي تتطلب نماذج سريعة ولا يمكن للمستخدم تحديده.

كما أتاحت الشركة في مرحلة المعاينة العامة إمكانية اختيار نموذج MAI Code 1.1 Flash أو نموذج Qwen3.8 Flash Next المثبتين محلياً لتنفيذ المهام ضمن مستوى Fusion Standard.