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GitHub lanza Copilot Fusion, que reparte cada tarea entre varios modelos
Redacción de IA en un minuto · Editor: Jon Elgezabal
En 30 segundos
GitHub ha estrenado Copilot Fusion, una opción de Copilot en la que el sistema, y no el programador, elige qué modelos resuelven cada tarea. Hay tres niveles de esfuerzo y tres modos de trabajo, entre ellos una cascada que sube a un modelo mayor si falla el control de calidad y una revisión cruzada entre dos modelos. Cada modelo se cobra a su propia tarifa y, de momento, quien tiene un plan de pago recibe una rebaja del 30 %.
GitHub presentó el 28 de octubre, en su conferencia GitHub Universe, Copilot Fusion, una opción del selector de modelos de Copilot que, en vez de usar un solo modelo, decide para cada petición qué modelos emplear y cómo combinarlos. Según el anuncio de GitHub, ya está disponible con carácter general en todos los planes de Copilot, en Visual Studio Code, la aplicación GitHub Copilot, Copilot CLI y los IDE de JetBrains; el soporte para más clientes llegará pronto.
Fusion reúne dos piezas anteriores: la orquestación de varios modelos de Project HydraFusion y la selección automática de modelos de Copilot. Quien participaba en la vista previa de investigación verá sus selecciones trasladadas a los nuevos niveles. Hay tres niveles de esfuerzo: Standard, para el trabajo diario con modelos versátiles; High, para tareas difíciles que exigen razonar más; y Max, con los modelos más capaces para lo más exigente. Según la tarea, combina modelos de tres maneras: uno solo; una cascada, en la que un modelo eficiente redacta y, si no supera un control de calidad, el trabajo pasa a uno más potente; o una revisión, en la que un modelo redacta, otro lo critica y el primero lo corrige.
Los administradores deciden qué modelos puede usar Fusion, que solo emplea los habilitados en las políticas de la empresa u organización, y pueden fijarlo como modelo predeterminado con los ajustes gestionados de Enterprise. Se factura cada modelo utilizado a su tarifa estándar y, durante un tiempo limitado, los planes de pago tienen un 30 % de descuento en el coste de los modelos al usar Fusion. Hari Pokhrel, ingeniero de software principal de AT&T, dice en la publicación de GitHub que Fusion Standard ha mejorado la eficiencia de tokens en la compañía.
Según GitHub, Fusion Max logró 60 puntos en el Artificial Analysis Coding Agent Index, a dos puntos de Claude Code con Opus 5.5 Max, con aproximadamente la mitad del coste medio de API por tarea, aproximadamente la mitad de los tokens y alrededor de un 40 % menos de tiempo por tarea. Son cifras de la propia empresa. Según The Next Web, Satya Nadella, consejero delegado de Microsoft, dijo en LinkedIn que Fusion ofrece calidad de nivel puntero un 40 % más rápido y hasta un 77 % más barato. El mismo día GitHub publicó su informe Octoverse, que recoge que en septiembre más del 40 % de las pull requests empezaron con un borrador de un agente, frente al 17 % de marzo.
Por qué importa · análisis y opinión
Hasta ahora, elegir modelo era decisión de cada programador y, con el tiempo, de cada factura. Fusion traslada esa elección al propio sistema, y eso importa por dos razones: reduce el despiste de dejar el modelo más caro para tareas triviales, como cuenta AT&T, y convierte a Copilot en quien arbitra entre modelos. Las cifras de rendimiento y coste, eso sí, son de GitHub y miden un solo índice; conviene probarlo con el código propio antes de darlo por bueno. Quien ya paga Copilot puede aprovechar el descuento temporal para comparar el gasto con y sin Fusion, y los administradores conservan el control sobre qué modelos entran en juego.
Fuente oficial: GitHub · Redactada con ayuda de IA: cómo hacemos las noticias
