ChainCatcher relata, segundo o Beating, o GitHub lançou oficialmente o sistema de agendamento de múltiplos modelos Copilot Fusion na conferência Universe 2026. Tarefas simples serão atribuídas ao modelo apropriado; tarefas complexas poderão ser inicialmente tentadas por um modelo de menor custo, e, se o resultado for insuficiente, o sistema alternará para um modelo mais potente ou permitirá que diferentes modelos se verifiquem mutuamente. Testes da entidade independente Artificial Analysis mostraram que o Fusion Max obteve uma pontuação composta de programação de 60, próximo aos 62 pontos do Claude Code combinado com o Opus 5.5 Max. O custo médio por tarefa da Fusion Max foi de US$ 5,59, com duração aproximada de 36 minutos; já o Claude Code combinado com o Opus 5.5 Max custou US$ 11,42 e levou cerca de 60 minutos, reduzindo o custo em aproximadamente 51% e o tempo em cerca de 40%. Nos testes, a taxa de acerto no cache do Fusion foi de 97%, enquanto a do Claude Code foi de 95%. O artigo original também observa que a troca frequente de modelos pode causar perda de cache; os resultados acima representam apenas um teste de benchmark específico e não implicam que todas as tarefas em uso real consigam reduzir os custos pela metade.
GitHub lança o Copilot Fusion, desempenho semelhante ao Claude Code em benchmarks
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Resumo
O GitHub lançou o Copilot Fusion na Universe 2026, um sistema multimodelo que encaminha tarefas para modelos adequados. Testes realizados pela Artificial Analysis mostraram que o Fusion Max obteve 60 em programação, próximo aos 62 do Claude Code. O Fusion Max custou US$ 5,59 por pergunta e levou 36 minutos, contra US$ 11,42 e 60 minutos para o Claude Code. O Fusion teve uma taxa de acerto de cache de 97%, em comparação com 95% do Claude Code. Altcoins para acompanhar podem reagir a tais avanços em IA, especialmente em meio a mudanças no índice de medo e ganância. O relatório observou que a troca de modelos pode causar perda de cache, e os resultados aplicam-se apenas a benchmarks específicos.
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