A GitHub quer que os programadores deixem de escolher modelos. Na conferência Universe, a 28 de outubro, a empresa tornou o Copilot Fusion disponível em todos os planos do Copilot. Em vez de selecionar um modelo concreto na lista, o utilizador escolhe o Fusion e um nível de esforço, e o sistema decide, pedido a pedido, que modelos chamar e se deve combiná-los.
O Fusion junta duas peças que já existiam: a orquestração de vários modelos testada na pré-visualização de investigação Project HydraFusion e o encaminhamento usado na seleção automática do Copilot. Há três níveis, Standard para o trabalho corrente, High para problemas mais exigentes e Max para os casos mais difíceis. Por trás de cada pedido, a GitHub recorre a um de três esquemas. No Single, um só modelo resolve a tarefa. No Cascade, um modelo mais barato prepara uma resposta e um controlo de qualidade aceita-a ou passa-a a um modelo mais potente. No Critique, um modelo responde, outro revê e o primeiro corrige.
O argumento é o custo. Segundo a GitHub, o Fusion Max obteve 60 pontos no Coding Agent Index da Artificial Analysis, a dois do Claude Code com Claude Opus 5.5 Max, gastando cerca de metade em API e em tokens por tarefa e demorando aproximadamente menos 40% do tempo. A VentureBeat, que analisou os resultados da Artificial Analysis, indica um custo médio de 5,59 dólares por tarefa para o Fusion Max, contra 11,42 dólares na configuração do Claude Code e 8 dólares no Devin Fusion da Cognition, que somou 62 pontos. A Artificial Analysis identificou no conjunto do Fusion modelos da Anthropic e da OpenAI, entre eles o Claude Opus 5.5, o Claude Sonnet 5.5, o GPT-6 Astra e o GPT-6 Sol.
Os números em detalhe são menos homogéneos do que a manchete sugere. De acordo com a VentureBeat, o Fusion liderou no Terminal-Bench 4.0, com 71, mas ficou atrás no FrontierCode, uma prova de alterações em repositórios, com 51 contra 56 do Claude Code e 54 do Devin Fusion. A poupança de 40% no tempo não consta dos dados independentes e continua a ser um número da GitHub, tal como os 77% de poupança mencionados pelo presidente executivo da Microsoft, Satya Nadella, que dizem respeito a uma avaliação interna distinta.
As empresas mantêm o controlo sobre os fornecedores utilizados. O Fusion só recorre a modelos autorizados nas políticas da organização, os administradores podem retirar um modelo do Fusion sem o desativar no resto do serviço e podem definir o Fusion como opção por omissão em qualquer nível de esforço. A faturação segue a tarifa normal de cada modelo usado, com 30% de desconto nos planos pagos durante um período limitado. O Fusion funciona no Visual Studio Code, na aplicação GitHub Copilot, no Copilot CLI e nos IDE da JetBrains, onde substitui a antiga opção Auto. O diretor de produto da GitHub, Mario Rodriguez, disse à VentureBeat que se trata de um motor de orquestração que atua no momento de cada pedido e não de um modelo.
Outro anúncio do mesmo dia leva o encaminhamento até ao computador do utilizador. Numa pré-visualização experimental e opcional, o Fusion Standard pode alternar entre modelos na nuvem e um modelo local compatível, como o MAI Code 1.1 Flash instalado via Windows ML, ou modelos como o Qwen3.8 Flash Next servidos num servidor local compatível com OpenAI no Copilot CLI. A GitHub avisa que a decisão de encaminhamento continua a ser tomada na nuvem e que os modelos locais podem ter proteções de segurança diferentes.
O Fusion transforma a escolha de modelos num serviço gerido, o que pode reduzir a fatura de equipas habituadas a usar o modelo mais caro em tudo. Se a poupança medida em testes se traduz em código aceite mais barato, contando com revisões e falhas, é algo que cada cliente terá de verificar por si.