GitHub Copilot Fusionは2026年10月28日に正式に一般提供（GA）となりました。その核心はマルチモデルのインテリジェント編成層であり、開発者はモデルセレクターで「Copilot Fusion」を一括して有効化できるため、タスクごとに個別にモデルを指定する手間が省けます。システムはタスクの複雑さとユーザーが選択した「努力レベル」（Standard／High／Max）に基づいて、呼び出し経路を自動的に決定します。Standardは日常的なコーディングにおける効率とコストのバランスを重視し、Highは推論の深さを強化し、Maxは複雑なシナリオに対応するために最強のモデルを割り当てます。実行戦略には、単一モデルによる即答（Single）、効率重視の初稿＋強力モデルによる再検証のカスケード（Cascade）、さらに初稿生成—専門家によるレビュー—元のモデルによる修正という三段階の審査（Critique）が含まれます[2]。この機能は、これまでの研究でプレビューされていたProject HydraFusionとCopilotの既存の自動選定技術を統合したもので、VS Code、GitHub Copilot CLI、Copilot App、そしてJetBrains IDEにすでに実装されています[2][3]。
Fusionの一般提供と同時に、GitHubは実験的（experimental preview）なローカルモデルルーティング機能を導入しました。現在はWindowsプラットフォーム限定でホスト型の体験が提供されており、ユーザーはWindows MLプロバイダーを通じてMAI Code 1.1 Flashモデルをワンクリックでダウンロード・設定できます。Copilot CLIでは実験モードを有効化した後、/modelインターフェースで設定を進めることができます。Copilot Appでは、「Settings > Model providers」でWindows MLプロバイダーを有効にし、「Settings > Experiments」で「Local model auto routing」をオンにする必要があります。また、VS Codeではchat.copilot.localModel.enabledを設定する必要があります[1]。有効化後、「Standard」モードを選択すれば、Copilot Fusionがローカルモデルとクラウドモデルの間で自動的にルーティングを行います。さらに、ローカルモデルのセッションを手動で指定することも可能です。なお、このルーティング判断自体は依然としてクラウド上で行われるため、ローカルでの動作がオフライン作業を意味するわけではなく、ローカルモデルのセキュリティ保護メカニズムはGitHubがホストするクラウドモデルとは異なる点に注意が必要です[1]。
機能は公開されたものの、依然として複数の重要な詳細が不明なままです。まず、「Bring your own local model」（BYOK）方式では、Windows／macOS／Linux の三つのプラットフォームで Qwen3.8 Flash Next などの OpenAI 互換モデルを手動でデプロイできるものの、文書には具体的な互換モデルの一覧や、メモリ容量の閾値といった最低ハードウェア要件、さらには推論サーバーの推奨構成についての記載がありません[1]。次に、Copilot アプリは現時点で Windows ML ホスティングモデルに対してのみスマートルーティングをサポートしており、BYOK で接続されたローカルモデルは「直接選択」されるだけで自動オーケストレーションには参加できません。この制限が一時的な技術的制約によるものなのかどうかについては、まだ説明がありません[1]。さらに、[2] では企業管理者が Fusion の利用可能なモデル群を管理し、デフォルト設定を指定できるとされていますが、モデルポリシーの適用までの遅延やグレースケール展開の仕組み、組織間でのポリシー継承ルールについては一切明らかにされていません。最後に、モデル料金の30％割引の期限（[2] では「期間限定」とされ、[3] では2026年11月30日と具体的に示されています）が公式ドキュメントと完全に一致しているのかどうかについても、[2][3] の間で相互検証が行われていません。