ChainCatcherの情報によると、Beatingの報道によれば、GitHubはUniverse 2026カンファレンスでマルチモデルスケジューリングシステム「Copilot Fusion」を正式に発表しました。簡単なタスクは適切なモデルに割り当てられ、複雑なタスクはまずコストの低いモデルで試行され、効果が不十分な場合はより強力なモデルに切り替えるか、複数のモデルが互いにチェックを行います。独立評価機関Artificial Analysisのテストでは、Fusion Maxのプログラミング総合スコアは60で、Claude CodeとOpus 5.5 Maxの組み合わせである62に近い結果となりました。Fusion Maxの平均1問あたりのAPIコストは5.59ドル、所要時間は約36分であり、Claude CodeとOpus 5.5 Maxの組み合わせは11.42ドル、約60分で、コストは約51％削減され、所要時間は約40％短縮されました。評価においてFusionのキャッシュヒット率は97％、Claude Codeは95％でした。原文では、モデルの頻繁な切り替えによりキャッシュ損失が発生する可能性があり、上記の結果は特定のベンチマークテストに基づくものであり、実際の使用においてすべてのタスクでコストを半分に削減できるという意味ではないと明記されています。
GitHub、Copilot Fusionをリリース。ベンチマークでClaude Codeとほぼ同等の性能を発揮
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概要
GitHubはUniverse 2026で、タスクを適切なモデルにルーティングするマルチモデルシステム「Copilot Fusion」を発表しました。Artificial Analysisによるテストでは、Fusion Maxのプログラミングスコアは62のClaude Codeに近い60を記録しました。Fusion Maxの1問あたりのコストは5.59ドルで所要時間は36分でしたが、Claude Codeは11.42ドルと60分かかりました。Fusionのキャッシュヒット率は97％で、Claude Codeの95％を上回りました。アルトコインの中には、このようなAIの進歩や、フェア＆グリードインデックスの変化に反応する可能性があります。レポートでは、モデル切り替えによりキャッシュが失われる可能性があること、および結果は特定のベンチマークにのみ適用されることに言及しています。
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