ChainCatcher 消息，據動察 Beating 報導，GitHub 在 Universe 2026 大會上正式推出多模型調度系統 Copilot Fusion。簡單任務會交由合適的模型處理；複雜任務可先由成本較低的模型嘗試，若效果不足則切換至更強模型，或讓不同模型互相檢查。獨立評測機構 Artificial Analysis 的測試顯示，Fusion Max 的編程綜合得分為 60，接近 Claude Code 搭配 Opus 5.5 Max 的 62 分。Fusion Max 平均每題 API 成本為 5.59 美元，耗時約 36 分鐘；Claude Code 搭配 Opus 5.5 Max 為 11.42 美元、約 60 分鐘，成本降低約 51%，耗時縮短約 40%。評測中 Fusion 的快取命中率為 97%，Claude Code 為 95%。原文同時註明，頻繁切換模型可能造成快取損失，上述結果僅代表特定基準測試，並不意味著實際使用時所有任務都能節省一半成本。
GitHub 推出 Copilot Fusion，在基準測試中與 Claude Code 表現相近
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精華摘要
GitHub 於 Universe 2026 推出 Copilot Fusion，這是一個將任務路由至合適模型的多模型系統。Artificial Analysis 的測試顯示，Fusion Max 在程式設計方面的得分為 60，接近 Claude Code 的 62。Fusion Max 每問成本為 $5.59，耗時 36 分鐘，而 Claude Code 則為 $11.42 和 60 分鐘。Fusion 的快取命中率為 97%，高於 Claude Code 的 95%。值得注意的山寨幣可能會對此類 AI 進展作出反應，尤其是在恐懼與貪婪指數變動之際。報告指出，模型切換可能導致快取損失，且結果僅適用於特定基準測試。
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