GitHub a présenté Projet HydraFusion, un aperçu de recherche qui orchestre dynamiquement plusieurs modèles d'IA pour gérer des tâches de codage. Au lieu de choisir un modèle à l'avance, HydraFusion sélectionne un flux de travail—unique, en cascade ou critique—et achemine chaque tâche vers les modèles qui équilibrent le mieux qualité, coût et latence. Il est disponible dès maintenant via /experimental dans GitHub Copilot CLI.

Comment fonctionne HydraFusion

Pour chaque demande, HydraFusion évalue des signaux pour le raisonnement, la génération de code, le débogage et l'utilisation d'outils, puis choisit l'un des trois modèles d'exécution :

• Unique : un seul modèle résout la tâche directement – le plus rapide et le moins cher lorsqu'il suffit.
• En cascade : un modèle efficace rédige une solution, et une passerelle de qualité décide de l'accepter ou de la transmettre à un modèle plus puissant (par exemple, Claude Opus 5).
• Critique : un modèle rédige, un critique indépendant en lecture seule d'une autre famille de modèles examine la sortie (sans accès aux outils, donc il ne peut pas modifier le dépôt), et le modèle rédacteur révise une fois.

Cela reflète la façon dont les développeurs travaillent déjà manuellement—choisir un modèle, demander une revue ou escalader un problème difficile—mais l'automatise dans l'environnement d'exécution.

Benchmarks : qualité en hausse, coût en baisse

Dans les évaluations hors ligne sur TerminalBench 2.1, HydraFusion a amélioré la qualité des tâches vérifiées de 4,9 points de pourcentage tout en réduisant le coût estimé de 67 % par rapport à l'exécution de Claude Opus 5 seul. L'efficacité vient de l'utilisation de petits modèles pour les tâches faciles et de la réservation des modèles de pointe pour les étapes qui en ont besoin.

Principes de fonctionnement

HydraFusion est construit sur cinq garde-fous pour maintenir l'exécution prévisible :

• Comptabilité complète : agrège le coût/utilisation sur chaque segment—rédaction, critique, révision, escalade, nouvelle tentative, repli.
• Exécution bornée : délais d'attente et annulation explicites pour chaque segment afin de plafonner le coût et le temps d'exécution.
• Revue isolée : les réviseurs s'exécutent dans des contextes sans outils afin de ne pas modifier le dépôt ; les solveurs obtiennent l'espace de travail partagé.
• Application sécurisée : aucun patch n'est appliqué si un flux de travail est annulé ou échoue à la validation.
• Acheminement validé : les définitions de flux de travail, les liaisons de modèles et les replis sont vérifiés avant l'exécution.

Comment essayer

HydraFusion est en aperçu de recherche pour tous les plans GitHub Copilot. Pour l'utiliser :

# Mettez à jour Copilot CLI vers la dernière version
/update

Activez le mode expérimental
/experimental on
Sélectionnez HydraFusion dans le sélecteur de modèle
/model → sélectionnez HydraFusion (Research Preview)

L'utilisation est facturée au tarif standard de jeton pour les modèles que HydraFusion invoque. Les commentaires peuvent être publiés dans la communauté GitHub.

HydraFusion fait partie de l'effort plus large de GitHub vers un acheminement sémantique automatisé entre modèles locaux, cloud et composés. À mesure que de nouveaux modèles sont publiés dans Copilot, ils peuvent être intégrés au pool d'acheminement sans modifier l'expérience utilisateur.