GitHub 公开 HydraFusion：Copilot CLI 运行时多模型编排

Artificial Intelligence

GitHub 发布了 Project HydraFusion，这是一项研究预览功能，它不再将模型选择视为一次性的设置。与其将提示词路由到单一模型，HydraFusion 会为每个请求构建一个执行计划。它可以用一个模型起草，再让第二个模型批评草稿，或者当前置模型的质量门拒绝首次尝试时升级到更强的模型。模型来自多个提供商。开发者只需像选择任何其他模型一样选择一次 HydraFusion。

是否可部署？答案是肯定的，但范围有限。HydraFusion 作为研究预览版已上线，面向所有 GitHub Copilot 计划的用户，仅在 GitHub Copilot CLI 内部可用。没有开放权重，也没有自托管路径。运行 /update，然后 /experimental on，再运行 /model 并选择 HydraFusion (Research Preview)。计费按工作流调用的各模型消耗的 token 数量进行，每个模型按其标准费率计费。

系统实际做什么

HydraFusion 遵循 Auto model selection，这是 GitHub 在 2026 年早些时候推出的功能，用于将任务匹配到最合适的单一模型。HydraFusion 更进一步，将工作流选择视为一个优化问题。

它读取推理、代码生成、调试和工具使用的能力信号。然后它选择预计能以最低复杂度通过质量门槛的工作流，只在可能有所帮助的地方额外消耗模型调用。

三种执行模式

对于每个请求，HydraFusion 目前选择以下三种模式之一：

Single：一个选定的模型直接解决任务。

Cascade：一个高效的模型起草解决方案。然后质量门要么接受它，要么升级到更强的模型。

Critique：一个模型起草，来自不同模型家族的独立只读评论者对其进行审查，然后起草模型修订一次。审查遵循与 Rubber Duck 相同的模式。

每种模式在质量和成本之间的权衡各不相同。Single 保持速度。Cascade 保持通向更强推理的路径。Critique 在评审优于另一次无辅助尝试的地方增加了外部视角。

工程护栏

GitHub 围绕五个运营原则构建了运行时，这对仓库级别的工作至关重要：

完整的核算，涵盖每个环节，包括起草、批评、修订、升级、重试和回退。

有界执行，每个环节有明确的超时和取消机制。

隔离审查，评论者在无工具上下文中运行，无法修改仓库。

故障安全应用，当工作流被取消或验证失败时不应用任何补丁。

经验证的路由，在执行开始前验证模型绑定、回退行为和可用性。

在内部，运行时记录每个环节的角色、结果、成本、延迟和诊断信息。对外，开发者看到一个连贯的响应和一个感知权限的变更集。

GitHub 团队在三个代理编码基准测试上评估了固定 HydraFusion 策略，以 Claude Opus 5 和 GPT-5.6 Sol 作为基线。所有模型均以中等推理级别运行。下方报告的数据相对于 Opus 5。

Benchmark	Estimated cost vs Opus 5	Verified task quality vs Opus 5
TerminalBench	2.167% lower	+4.9 points
DeepSWE	36% lower	−1.5 points
CheckpointBench	65% lower	−0.1 points

CheckpointBench 是 GitHub 内部的多轮测试集，从真实的 Copilot 会话中精选，并锚定到不可变的公开提交，以便运行可回放。

HydraFusion 每次请求选择工作流，而不仅仅是模型，跨多个提供商。

今天发布三种模式：Single、带质量门的 Cascade，以及跨家族评审者的 Critique。

最佳结果：在 TerminalBench 2.1 上以 67% 更低的估算成本获得 +4.9 个质量点。

在 DeepSWE 和 CheckpointBench 上，它略落后于 Opus 5，同时分别降低了 36% 和 65% 的成本。

现在可通过 Copilot CLI 中的 /experimental 使用，按每个底层模型的标准费率计费。

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Asif Razzaq 是 Marktechpost Media Inc. 的首席执行官。作为一位有远见的企业家和工程师，Asif 致力于利用人工智能的潜力为社会造福。他最新的事业是推出了一个人工智能媒体平台 Marktechpost，该平台以深度报道机器学习和深度学习新闻而著称，技术性强且广受读者欢迎。该平台每月浏览量超过 200 万次，展示了其在受众中的受欢迎程度。