GitHub Copilot Fusion Kodlama Görevlerinde Model Seçimi ve Orkestrasyonu Üstleniyor

GitHub, geliştiricilerin yapmak zorunda kalmaması için kodlama görevleri için model seçimi ve orkestrasyonu üstlenen GitHub Copilot Fusion'ı tanıttı. Araç, Project HydraFusion'dan orkestrasyonu Copilot Auto Model Selection ile birleştiriyor ve şu anda genel kullanıma açık. GitHub bunu Çarşamba günü San Francisco'daki GitHub Universe'de duyurdu.

Copilot Fusion Ne Yapar

Akıl yürütme, kod üretimi, hata ayıklama veya araç kullanımını içeren görevler için geliştiriciler, hangi modellerin kullanılacağı ve bunların nasıl birlikte çalışacağı konusundaki kararları devredebilir. GitHub, geliştiricilerin Copilot Fusion'ı seçip Copilot'un kullandığı modelleri akıllıca yönlendirmesine ve orkestre etmesine izin verebileceğini söylüyor. Farklı görevler yetenek ve maliyete göre farklı modellerden faydalanır, bu nedenle sistem bir adım bunu gerektirdiğinde iş akışı ortasında model değiştirebilir.

Bir görevin ne gerektirdiğini analiz edip bir model seçtikten sonra Copilot Fusion sonraki adımları orkestre eder. Bu, her şeyi yapan tek bir model olabilir; bir kalite kontrolünün bir modelin yanıtını değerlendirip kabul ettiği veya üst seviyeye taşıdığı basamaklı bir iş akışı olabilir; ya da bir modelin başka bir modelin çalışmasını incelediği bir eleştiri iş akışı olabilir. GitHub, dikkati dağıldığında verimsiz modeller seçebilen geliştiriciler için bunun zihinsel yükü azaltabileceğini söylüyor.

Performans ve Maliyet

GitHub, Project HydraFusion'u Eylül 2026'da araştırma önizlemesi olarak başlatmasından bu yana performansı iyileştirdiğini söylüyor. Artificial Analysis Coding Agent Index'te Copilot Fusion Max 60 puan aldı ve Claude Code with Opus 5.5 Max'in iki puan içinde yer aldı. GitHub, Fusion Max'in bu sonucu görev başına ortalama API maliyetinin yaklaşık yarısıyla, yaklaşık yarı token kullanarak ve görev başına yaklaşık %40 daha az sürede elde ettiğini söylüyor.

GitHub bunu karşılaştırılabilir kıyaslama performansı olarak niteliyor. The New Stack'a verilen bir açıklamada AT&T'de baş yazılım mühendisi Hari Pokhrel, Copilot Fusion Standard'ın AT&T'de token verimliliğini artırdığını, gereksiz harcamayı azalttığını ve daha yüksek değerli işler için kapasiteyi koruduğunu söylüyor.

Kontroller ve Kullanılabilirlik

Geliştiriciler çaba seviyesini seçerken Copilot Fusion model seçimi ve orkestrasyonu üstlenir. Fusion Standard günlük kodlama içindir, Fusion High daha zorlu görevler ve daha derin akıl yürütme içindir, Fusion Max ise en zorlu ve karmaşık işler içindir. Kurumsal yöneticiler, Copilot Fusion'ın seçebileceği modelleri kontrol edebilir; belirli modelleri tüm geliştirici ekibi için devre dışı bırakmadan Copilot Fusion için devre dışı bırakabilir.

Yöneticiler ayrıca her modelin ilke durumunu bağımsız olarak ayarlayabilir ve Copilot Fusion'ın Copilot kullanıcıları için varsayılan model olup olmadığını belirleyebilir. GitHub, ürünün dünyadaki en kapsamlı yazılım teslim sistemi olma vizyonunun bir parçası olduğunu; geliştiricilerin model seçimlerini devrederken işin yönü ve sonucundan sorumluluğu koruduğunu söylüyor.

Model Yönlendirme Trendi

Copilot Fusion, GitHub Copilot uygulaması, Copilot Projects ve Copilot Automations ile birlikte yayımlandı. GitHub, model seçiminin kendi sistemine ertelenmesinin geliştiricilere diğer işler için daha fazla zaman ve odak sağlayabileceğini söylüyor. Bu ay Ramp, model seçiminin açık kaynak kodlama aracısı Open SWE'ye taşındığını anlattı ve Replit, akıllı model yönlendirmeyi her hesapta varsayılan hale getirdi.

Kaynaklar: The New Stack