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title: GitHub ने Copilot Fusion को आधिकारिक तौर पर जारी किया
url: https://www.elseif.net/hi/github-na-copilot-fusion-ka-aathhakaraka-tara-para-jara-kaya
published: 2026-11-04T06:11:32+00:00
language: hi
section: हार्नेस
source: https://www.publickey1.jp/blog/26/githubcopilot_fusionaigithub_universe_2026.html
organizations: GitHub, Microsoft
publisher: elseif
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# GitHub ने Copilot Fusion को आधिकारिक तौर पर जारी किया

GitHub ने GitHub Universe 2026 वार्षिक कार्यक्रम के दौरान Copilot Fusion की आधिकारिक रिलीज की घोषणा की है।

Copilot Fusion एक बहु मॉडल क्षमता वाला फीचर है जो दिए गए कार्य की विशेषताओं के आधार पर एक या अधिक कृत्रिम बुद्धिमत्ता मॉडलों को मिलाकर निष्पादित करता है। यह प्रणाली कोड निर्माण, डिबगिंग, उपकरणों के उपयोग और तर्क जैसे कार्यों के लिए आवश्यक क्षमताओं का मूल्यांकन करती है और यह तय करती है कि मॉडलों का संयोजन कैसे किया जाए। इसका उद्देश्य विकासकर्ताओं के लिए मॉडल चयन के प्रबंधन के बोझ को कम करना और प्रदर्शन तथा लागत के बीच संतुलन बनाना है।

यह सुविधा कार्यों के लिए तीन पैटर्न में से एक का चयन करती है। कास्केड पैटर्न में, एक कुशल मॉडल समाधान का प्रस्ताव बनाता है, जिसे एक गुणवत्ता जांच मॉडल द्वारा सत्यापित किया जाता है ताकि यह तय हो सके कि इसे उच्च क्षमता वाले मॉडल को भेजा जाए या नहीं। क्रिटिक पैटर्न में, एक मॉडल समाधान का मसौदा तैयार करता है और दूसरे मॉडल परिवार का एक मॉडल उसकी स्वतंत्र समीक्षा करता है, जिसके बाद मूल मॉडल एक बार संशोधन करता है।

उपयोगकर्ताओं के लिए गुणवत्ता और लागत को संतुलित करने हेतु विभिन्न लोड स्तर उपलब्ध कराए गए हैं। Fusion Standard दैनिक कार्यों के लिए लागत, गुणवत्ता और प्रतीक्षा समय का संतुलन बनाता है। Fusion High स्पष्ट दायरे वाले बड़े कोडिंग कार्यों, जैसे जटिल बग सुधार या कई फाइलों में बदलाव के लिए मध्यम टोकन बचत के साथ समन्वय करता है। Fusion Max गहन तर्क और गहन विश्लेषण वाले कार्यों के लिए टोकन दक्षता के साथ अत्याधुनिक प्रदर्शन प्रदान करता है। Fusion Fast का चयन उन परिदृश्यों में किया जाता है जहां तेज मॉडल की आवश्यकता होती है, लेकिन उपयोगकर्ता इसे स्वयं निर्दिष्ट नहीं कर सकते हैं।

इसके अतिरिक्त, एक सार्वजनिक पूर्वावलोकन के रूप में, Fusion Standard के भीतर स्थानीय रूप से स्थापित MAI Code 1.1 Flash मॉडल या Qwen3.8 Flash Next मॉडल का चयन करके कार्यों को निष्पादित करना संभव है।