GitHub Copilot Fusion年表：10月28日のGAページが実際に検証していること

2026年10月30日

更新中のタイムライン · 最終更新 2026年10月30日 · 更新履歴 1 件

Fusionはユーザーが選ぶモデルではありません。ユーザーに代わってモデルを選ぶシステムです。有用な制御手段は、エフォートレベルと、管理者が有効のまま残したモデルの選択です。

2026年10月28日、GitHubはCopilot Fusionを一般提供しました。Fusion Standard、Fusion High、Fusion Maxのエフォートレベル、Single/Cascade/Critiqueの実行パターン、各基盤モデルの通常料金での請求および2026年11月30日までの有料Copilotプランに対する期間限定の30%割引、そして判定自体は依然クラウドで行われる実験的なローカルモデルルーティングを備えたランタイムルーター兼オーケストレーターです。

2026-10-30（UTC+8）に確認：GitHub Changelog「Route and orchestrate models with GitHub Copilot Fusion」（2026年10月28日）、docs.github.com「About GitHub Copilot Fusion」、10月28日の「GitHub Copilot Fusion now supports selection of local models」変更履歴、および@githubステータス2115480207469560109。Artificial Analysisの10月28日の記事はCoding Agent Indexの数値に関するAA報告値としてのみ引用しています。当方自身によるCopilot Fusionの実行は行っていません。

タイムライン

2026年10月28日
GitHubがCopilot Fusionの一般提供（GA）変更履歴を公開。FusionはProject HydraFusionのマルチモデルオーケストレーションとCopilotの自動モデル選択を統合したものです。ユーザーはモデルピッカーでFusionを選び、エフォートレベルとしてStandard、High、Maxのいずれかを選択します。ページに記載された実行パターンはSingle、Cascade、Critiqueです。FusionはVisual Studio Code、GitHub Copilotアプリ、GitHub Copilot CLI、JetBrains IDEのすべてのCopilotプランで利用可能であり、さらなるクライアントも「間もなく提供」とされています。課金はFusionが使用した各モデルの通常レートで行われ、有料Copilotプラン向けにはモデル費用の期間限定30%割引が提供されます。

GitHub Changelog: Route and orchestrate models with GitHub Copilot Fusion
2026年10月28日
GitHubのCopilot Fusionドキュメントページでは、Fusionを知的なランタイムモデルルーター兼オーケストレーターと説明しています。ユーザーが選択できないエフォートレベルとしてFusion Fastが追加されており、Visual Studio Codeのインラインチャットでのみ使用されます。Cascadeは「下書き後に判定し、必要に応じてエスカレーションする」構成とされ、Critiqueは並行レビュアーとともに下書きを作成し、フィードバックを集約してから元のモデルが修正する構成です。同ページには、有料Copilotプランのユーザーは2026年11月30日までCopilot Fusion使用時にモデル費用の30%割引を受けられること、およびFusion自体にはコンテキストウィンドウがなく、各ステップは実行するモデルのコンテキスト制限を使用することが記載されています。

GitHub Docs: About GitHub Copilot Fusion
2026年10月28日
2つ目の変更履歴により、ローカルモデル向けのインテリジェントルーティングが実験的プレビューとして提供開始。要件を満たすWindowsデバイスではWindows MLを通じてMAI Code 1.1 Flashをダウンロードでき、Copilot CLIではWindows、macOS、Linuxにわたり手動設定したMAI Code 1.1 FlashまたはQwen3.8 Flash Nextを使用することも可能です。ローカル推論を行ってもセッションがオフラインになるわけではありません。Copilot Fusionは依然としてクラウド上でルーティング決定を行います。ローカルモデルは条件を満たす場合、Fusion Standardにおいてより頻繁に使用される傾向があります。

GitHub Changelog: Copilot Fusion now supports selection of local models
2026年10月28日
@githubが投稿を行い、Artificial Analysis Coding Agent IndexにおいてCopilot Fusion MaxがClaude Code with Opus 5.5 Maxと2ポイント差以内のスコアを記録しつつ、タスクあたりのAPIコストは約半分であったと報告し、11月30日までの30%割引のオファーを案内。

@github on X: Copilot Fusion Max and 30% off (Oct 28)
2026年10月28日
Artificial AnalysisがCopilot Fusionに関するCoding Agent Indexの解説記事を公開。AAはFusion Maxを60、Claude Code with Opus 5.5 Maxを62、タスクあたり約$5.59対約$11.42、およそ半分のトークン数、Terminal-Bench 4.0スコア71、FrontierCode 51、SWE-Atlas-QnA-AA 57と報告。これらの数値はGitHub自体の表ではなく、AA報告の数値です。

Artificial Analysis: Copilot Fusion Coding Agent Index write-up (Oct 28, 2026)

GitHub自身の言葉によるFusionの定義

GA変更履歴は率直な主張から始まっています。タスクごとにモデルを選ぶのではなく、Copilot Fusionを選び、どのモデルを使用するかをCopilotにルーティングおよびオーケストレーションさせるという点です。ドキュメントページはそれを製品の定義へと研ぎ澄ませています。モデルと実行パターンを選択し、単一の応答を返す「知的なランタイムモデルルーター兼オーケストレーター」です。

この位置づけこそ、多くのリリース報道が和らげて伝えている部分です。VentureBeatやArtificial AnalysisはCoding Agent Indexのスコアボードを前面に出しています。クリエイターたちは「Opusの半分のコスト」を見出しにしています。どちらの視点も実在する二次的な話題です。主要な製品変化は、モデルピッカーのエントリが重みファイルではなくシステムになったという点です。プロンプトごとに、Fusionは実行パターン、そのステップの推論エフォート、そしてそれを動かすモデルを選択します。同じセッション内でもプロンプトが異なれば異なるパターンが取られる可能性があります。

GitHubによると、Fusionはリアルタイムのシステム稼働状況と可用性も監視しており、ルーティングは自然なキャッシュ境界を優先するため、妥当な範囲内では会話が単一のモデル上に留まります。中間の下書きは修正または破棄される可能性があり、UIはエフォートレベル名の下に使用されたモデル一覧をホバー表示した上で、最終的な応答を表示するよう設計されています。

エフォートレベルと3つの実行パターン

変更履歴およびドキュメントに記載されたユーザー向けのエフォートレベルは、Fusion Standard、Fusion High、Fusion Maxです。Standardは日常的なコーディング向けに汎用的なモデルを優先します。Highはより難易度の高い作業向けに高機能なモデルを優先します。Maxは最も深い推論のために最高性能のモデルを優先します。ドキュメントにはFusion Fastも追加されていますが、これはユーザーが選択できず、Visual Studio Codeのインラインチャット専用として存在します。

マーケティング的な呼称よりも実行パターンのほうが重要です。Singleはタスクを1つのモデルに送信します。Cascadeは効率的なモデルに下書きを作成させ、判定役が受け入れるか、より強力なモデルへエスカレーションさせます。Critiqueは1つのモデルが下書きを作成する間に他のモデルが並行して批判的レビューを行い、フィードバックを集約して元のモデルが修正します。CascadeとCritiqueはレビュー呼び出しが加わるため所要時間が長くなります。ドキュメントによれば、Fusionはタスクがそれを正当化する場合にのみそれらの呼び出しを追加します。

管理者には別のレバーが残されています。FusionはEnterpriseおよびOrganizationのポリシーで有効化されたモデルのみを使用します。管理者は全員に対してモデルを無効化することなくFusion向けに特定モデルを無効化でき、Enterpriseの管理設定でFusionを任意のエフォートレベルでデフォルトに設定できます。Fusionが利用できるモデルが1つも存在しない場合、ピッカーにFusionは表示されません。

課金、11月30日の割引、そしてAAスコアが実際に測定しているもの

課金は一律のFusion料金ではありません。変更履歴とドキュメントの双方が、Fusionが使用した各モデルに対してそのモデルの通常レートで課金されると述べています。HighとMaxは複数のモデルを呼び出す可能性があるため、Standardよりも多くのAIクレジットを消費する場合があります。2026年11月30日まで、有料CopilotプランはFusion使用時にそれらのモデルコストについて30%の割引を受けられます。終了日はドキュメントページに明記されており、変更履歴では暦日を繰り返さず期間限定の割引と呼んでいます。@githubの10月28日の投稿にも「Get 30% off through Nov. 30」と記載されています。

GitHubの変更履歴はArtificial Analysis Coding Agent Indexを引用し、Copilot Fusion Maxが60のスコアを獲得してClaude Code with Opus 5.5 Maxと2ポイント差以内に収まり、タスクあたりの平均APIコストは約半分、トークン数は約半分、所要時間は約40%少なかったと述べています。Artificial Analysisの記事は、それらのインデックス行がAA報告の数値として詳しく記載されている場所です。タスクあたり約$5.59対約$11.42、Terminal-Bench 4.0が71、FrontierCodeが51、SWE-Atlas-QnA-AAが57、タスクあたり約7.2Mトークンとなっています。またAAはFusionが選択できるモデルとしてClaude Opus 5.5、Claude Sonnet 5.5、GPT-6 Astra、GPT-6 Solなどを挙げていますが、その候補群は変更される可能性があり、Fusionは依然として契約プランや管理者ポリシーに従います。

60対62という見出しは複合指標として読む必要があります。AAはFrontierCode、Terminal-Bench、SWE-Atlasを均等に重み付けしています。Terminal-BenchにおけるFusionのリードは、他の2つで後れを取っている行を帳消しにするものではありません。GitHubによる「約40%少ない時間」という主張は変更履歴内のGitHub報告値です。当方が確認したAA記事では、そのレイテンシ数値を自社の独自測定値として再掲してはいません。

ローカルモデル：実験的であり、依然オフラインではない

ローカルモデル変更履歴は、知的なローカルルーティングをパブリックプレビューとして提供しています。要件を満たすWindowsデバイスは、Copilot CLI、Copilotアプリ、またはVS Code内のWindows MLを通じてMAI Code 1.1 Flashをダウンロードできます。またCopilot CLIは、Windows、macOS、LinuxにわたりMAI Code 1.1 FlashまたはQwen3.8 Flash Next向けに独自のOpenAI互換ローカルサーバーを持ち込むことも可能です。ドキュメントによると、これらのローカルモデルは適切と判断された場合、Fusion Standardにおいてより頻繁に使用される傾向があります。

注意点は平易な言葉で記されています。ローカル推論を行ってもセッションがオフラインになるわけではありません。Fusionは依然としてクラウド上でルーティング決定を行っており、ローカルモデルはCopilotが提供するクラウドモデルとは異なる安全保護機能を備えている場合があります。実験的機能を有効にする必要があります（Copilotアプリの「Local model auto routing」、CLIの--experimentalまたは/experimental on、VS Codeのchat.copilot.localModel.enabled）。BYOKモデルを追加しても、それだけでFusionの対象に自動的になるわけではありません。

この機能を「自前のPC」へAIをルーティングするものと題するクリエイター動画は、需要のシグナルとしては有用ですが、プライバシーの要約としては貧弱です。一次資料のページはより明確です。デバイス上の重みは一部のStandardステップで動作できますが、いつそれらを使用するかを決定するルーターはネットワーク越しのGitHub側に留まります。

提供先と、検証できなかった事項

10月28日時点で指定されたGA対象環境は、Visual Studio Code、Copilot CLI、GitHub Copilotアプリ、およびJetBrains IDEです。追加クライアントのサポートは日付付きの一覧なしに「間もなく提供」とされています。auto、HydraFusion、またはHydraFusion Maxを選択していたリサーチプレビューのユーザーには、それらの選択肢が対応するFusionエフォートレベルに移行すると案内されています。

同じリリース期間の公式動画コンテンツには、GitHubのUniverse 2026 オープニングキーノートおよびDay 1 キーノート総括が含まれます。当方はこれらを公式の発表メディアとして扱い、独立したベンチマークとはみなしません。

以前のProject HydraFusionリサーチプレビューに関する正確な公開開始日。GA変更履歴とドキュメントは系譜としてHydraFusionの名を挙げていますが、この年表に掲載できるプレビュー開始を示す日付入りの公式変更履歴ノードは見当たりませんでした。
特定チーム向けのエンタープライズ価格の見積もり。AAのタスクあたり$5.59という数値はAAのテスト環境下でのベンチマーク平均であり、各組織向けのGitHub価格表ではありません。
Fusion Maxが読者の手元のリポジトリでClaude Codeを上回るという本ページからの実践的証明。当方はどちらのエージェントも実行していません。
オフライン対応のCopilot Fusionセッション。一次資料ページには、ローカルモデルがステップを実行する場合でもルーティング決定はクラウドに留まると記載されています。

当方の見解

Frontの視点はスコアボードを伝える投稿よりも限定的です。Fusionは加入するランタイムポリシーです。ユーザーはシステムにどれだけの労力をかけさせたいかを選択し、GitHubがどのモデルとどのレビューパターンを実行するかを選択し、ユーザーは2026年11月30日までの一時的な30%の割引を受けながら基盤のメーターに対して支払います。管理者がFusionのプールから注目のモデルを除外している場合、ピッカーのエントリはリリースのブログ記事よりも寂しいものに見えるでしょう。

バージョン履歴が必要な場合は、モデルファミリーごとの年表を区別して参照してください。OpenAI GPT モデルリリース年表およびClaude モデルリリース年表には、Fusionが呼び出す可能性のある重みの日付が今も記録されています。コーディングツールの周辺にあるオープンウェイトやストアフロントに関する注記については、Puter and The Everything ProjectおよびGPTibo オープンソース：何が検証されているかを参照してください。その他の日付付き注記はFront ブログインデックスに掲載されています。

よくある質問

GitHub Copilot Fusionは単一のモデルですか？

いいえ。GitHubのドキュメントではランタイムモデルルーター兼オーケストレーターと呼んでいます。Fusionを選択することはシステムを選択することであり、その後Fusionがプロンプトごとにモデルと実行パターンを選択します。

Fusion Standard、High、Maxは何を変えるものですか？

Fusionが優先する品質、コスト、能力のトレードオフを変更します。Standardは汎用的な日常モデルを優先し、Highは難易度の高いタスク向けに強力なモデルを優先し、Maxは最も高機能なモデルを優先します。ドキュメントにはユーザーが選択できずVS Codeのインラインチャットにのみ現れるFusion Fastも記載されています。

Copilot Fusionはどのように課金されますか？

Fusionが使用した各基盤モデルに対して、そのモデルの通常レートで課金されます。個別のFusion利用料はありません。GitHubのドキュメントによると、2026年11月30日まで、有料CopilotプランはFusion使用時にそれらのモデルコストについて30%の割引を受けられます。

ローカルモデルルーティングによりCopilot Fusionはオフラインで動作しますか？

いいえ。GitHubのローカルモデル変更履歴およびドキュメントによると、Fusionは依然としてクラウド上でルーティング決定を行います。ローカルモデルは実験的プレビューであり、それ単体でセッションがオフラインになるわけではありません。

Artificial AnalysisはFusion Maxについて何を報告しましたか？

AAの10月28日の記事では、Coding Agent IndexにおいてCopilot Fusion Maxが60を記録し、Claude Code with Opus 5.5 Maxの62に対してタスクあたり約$5.59対約$11.42であったと報告しています。これらはAA報告の数値であり、GitHubの価格表ではありません。

更新履歴

2026年10月30日 — 初版公開。GitHubのCopilot Fusion GA変更履歴、Copilot Fusionドキュメントページ（課金およびローカルモデルの注記を含む）、10月28日のローカルモデル変更履歴、@githubの10月28日のX投稿、および明記された二次情報源としてのArtificial AnalysisのCoding Agent Index解説記事を2026年10月30日（UTC+8）まで確認。