GitHub Copilot Fusion 实操：三档努力、三种编排，成本砍半

模型选择器里那个不是模型的选项

GitHub Universe 2026 上，GitHub 把 9 月还在研究预览阶段的 Project HydraFusion 正式转正，与 Copilot 原有的自动模型选择合并，命名为 Copilot Fusion，10 月 28 日全面可用。它的定位有点反直觉：在模型选择器里选中 Fusion，你选的不是某个模型，而是一套路由与编排系统。

机制分三层。第一层判断任务类型——推理、代码生成、调试还是工具调用；第二层决定执行模式，共三种：Single 让一个模型从头干到尾，Cascade 先让高效模型起草、再由质量检查决定接受还是升级到强模型，Critique 则让一个模型起草、另一个模型审、原模型再改；第三层把结果落回具体模型计费。开发者唯一要选的是努力档位：Standard 面向日常编码，High 面向有难度的任务和更深推理，Max 留给最复杂的活。

五步上手

第一步，升级客户端。Fusion 覆盖 VS Code、GitHub Copilot app、Copilot CLI 和 JetBrains IDE 全系，所有 Copilot 计划都能用，不需要单独开通。第二步，打开模型选择器，选 Copilot Fusion 而不是具体模型名——研究预览期开过 auto、HydraFusion 或 HydraFusion Max 的账号会自动迁到对应的 Fusion 档位。第三步，按任务定档位：日常改动用 Standard，跨文件重构用 High，涉及架构判断或疑难 bug 才上 Max。第四步，企业侧做策略收口。管理员可以在组织与企业模型策略里限定 Fusion 能调用哪些模型，并且可以只对 Fusion 禁用某个模型而不影响团队其他用法；托管设置还能把任意档位的 Fusion 设为默认体验。第五步，观察一轮真实账单再决定要不要放开档位。

计费上不额外收编排费，按实际调用的模型计费；2026 年 11 月 30 日前有 30% 的模型费用折扣，是个适合做 A/B 的窗口。企业客户现在通过 AI credits 付费。

数字和四个坑

GitHub 给的核心数据：在 Artificial Analysis Coding Agent Index 上，Fusion Max 得 60 分，比跑 Opus 5.5 Max 的 Claude Code 低 2 分，但平均每任务 API 成本约为一半、Token 消耗约减半、耗时少约 40%。AT&T 首席软件工程师的说法能解释效率从哪来：以前开发者遇到复杂任务会顺手选个强模型，然后忘了切回来，日常活儿一直在用最贵的模型。Fusion 把这个决策收走了。

四个容易踩的地方。一是 Fusion 不做能力兜底，Cascade 的质量检查如果判错，任务会停在弱模型的结果上，关键改动还是得人看 diff。二是努力档位不会自动升，Standard 跑不动的任务它不会自己跳到 Max，需要你重发。三是实验性的本地路由目前只在受支持的 Windows 设备上生效，走的是微软 MAI Code 1.1 Flash，别指望它替代云端强模型。四是企业里如果之前把某些模型整体禁用了，Fusion 也调不到它们，别把「模型不可用」误判成编排失灵。

让系统去选模型，人保留的是方向和结果的责任——这不是把判断交出去，是把判断的成本降下来。

同场 GitHub 还发了 Copilot app、跨仓库并行会话的 Copilot projects、跨端接续的 session continuity，以及 ReviewBench 高危问题上 F1 最高的 Copilot code review Max。趋势很清楚：模型路由正在从「高级功能」变成默认设置——这个月 Ramp 把模型选择塞进了开源 agent Open SWE，夏天 Replit 也把智能路由设成全账号默认。