GitHub Meluncurkan Copilot Fusion untuk Optimasi Pemilihan Model Kecerdasan Buatan
4 November 2026 · Baca 2 menit
GitHub telah mengumumkan perilisan resmi dari fitur baru bernama GitHub Copilot Fusion. Pengumuman ini disampaikan dalam acara tahunan GitHub Universe 2026 yang berlangsung selama dua hari pada tanggal 28 dan 29 Oktober di San Francisco.
Copilot Fusion merupakan fitur yang mendukung banyak model, yang mampu menggabungkan satu atau beberapa model kecerdasan buatan untuk dijalankan berdasarkan karakteristik tugas yang diberikan. Sistem ini mengevaluasi kemampuan yang diperlukan untuk setiap tugas, seperti pembuatan kode, penalaran, penggunaan alat, dan perbaikan bug, guna menentukan bagaimana model kecerdasan buatan harus dikombinasikan.
Fitur ini bertujuan untuk mengurangi beban pengembang dalam mengelola pemilihan model secara individual, sehingga mereka dapat mengembangkan perangkat lunak dengan mempertimbangkan keseimbangan antara biaya dan kinerja. Terdapat tiga pola pemilihan yang digunakan oleh Copilot Fusion. Pola pertama adalah Cascade, di mana model yang efisien membuat draf solusi, kemudian model verifikasi kualitas menentukan apakah tugas tersebut perlu ditingkatkan ke model dengan kemampuan yang lebih tinggi.
Pola kedua adalah Critique, yang melibatkan satu model untuk membuat draf solusi dan model dari keluarga yang berbeda untuk melakukan tinjauan secara independen. Jika tinjauan memberikan masukan, model pembuat draf akan merevisi solusi tersebut satu kali. Selain itu, tersedia tingkat beban untuk menyesuaikan keseimbangan antara kualitas dan biaya.
Opsi Fusion Standard digunakan untuk tugas harian dengan menyeimbangkan biaya, kualitas, dan waktu tunggu. Fusion High ditujukan untuk tugas pengodean skala besar dengan cakupan jelas, seperti perbaikan bug kompleks atau perubahan pada banyak berkas, melalui orkestrasi yang seimbang dengan penghematan token tingkat menengah. Fusion Max memberikan kinerja tercanggih dengan mempertimbangkan efisiensi token untuk tugas yang membutuhkan analisis paling menyeluruh dan penalaran terdalam. Terdapat pula Fusion Fast yang dipilih untuk skenario yang membutuhkan model cepat, namun opsi ini tidak dapat ditentukan oleh pengguna.
Sebagai pratinjau publik, pengguna dapat memilih model Qwen3.8 Flash Next atau model MAI Code 1.1 Flash yang terpasang secara lokal untuk menjalankan tugas dalam mode Fusion Standard.