GitHub Copilot開啟多模型團隊合作：HydraFusion 成本最高降低了 67%

動察 Beating AI 快訊，GitHub 給 Copilot 加了一個多模型編排系統 HydraFusion。它先判斷任務該怎麼做，再調用不同模型。

目前有三種方式：簡單任務交給一個模型直接完成；複雜任務先讓成本更低的模型嘗試，結果不過關再升級到更強模型；需要複核時，則讓一個模型先做，另一個不同家族的模型專門挑錯，再讓第一個模型修改。

GitHub 在三個編程 Agent 基準上拿它和 Claude Opus 5 對比。TerminalBench 2.1 高出 4.9 個百分點，DeepSWE 低 1.5 個百分點，CheckpointBench 只低 0.1 個百分點，基本持平；成本則分別降低 67%、36% 和 65%。

這個思路很像 Sakana AI 的 Fugu。兩者都是把「選哪個模型」進一步變成「怎麼組織多個模型」。區別是 Fugu 本身就是一個訓練出來的指揮模型，會學習怎麼調用不同 Agent，甚至能遞歸調用自己；HydraFusion 目前仍然是在 Single、Cascade、Critique 三種固定執行模式裡選擇，更像把多模型調度直接塞進 Copilot。

HydraFusion 已向所有 GitHub Copilot 套餐開放研究預覽，目前需要在 Copilot CLI 的實驗功能中開啟。GitHub 也提醒，現階段最適合一次說清楚的單輪編程任務，多輪長任務還在繼續優化。

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