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GitHub Changelog 將 GitHub Copilot Fusion 標在 2026 年 10 月 28 日，並寫明已正式一般可用（generally available）。不必再為每個任務手選模型：選定 Copilot Fusion 後，由 Copilot 路由並編排所用模型。Fusion 把 Project HydraFusion 的多模型編排與 Copilot auto model selection 的精調選型合在一起。站內模型列表近文見 GitHub Copilot 現在能用哪些模型，各自怎麼收費。
檔位與編排工作流
在模型選擇器中選 Copilot Fusion，再選 effort：
- Fusion Standard：偏日常編碼的全能模型
- Fusion High：更難任務、更深推理
- Fusion Max：最吃力任務與複雜推理
需要時，Fusion 可透過 Single（單模型直接完成）、Cascade（高效模型起草，質檢後可升級更強模型）或 Critique（一模型起草、另一審查、原模型修訂）編排多模型。
Changelog 引述的 Artificial Analysis 數字
Changelog 寫明：在 Artificial Analysis Coding Agent Index 上，Copilot Fusion Max 得分為 60，與 Claude Code with Opus 5.5 Max 相差不到兩分；並稱該結果的平均 API 成本約為一半、token 用量約為一半、每任務耗時約少 40%。以上數字出自 GitHub Changelog 對 AA 指數的引述，不是 DigIntoAI 複跑榜單。
管理、計費與用戶端
管理員可控制 Fusion 可用模型、是否預設。Fusion 只使用企業／組織 model policies 已啟用的模型；可為 Fusion 單獨設有效策略，並停用某模型給 Fusion 而不全域停用。也可把任意 effort 的 Fusion 設為 Enterprise managed settings 下的預設。
使用 Fusion 時按各模型標準費率計費。限時內，付費 Copilot 方案使用 Copilot Fusion 可獲模型費用 30% 折扣。Changelog 未寫折扣截止日。站內額度／計費近文見 GitHub Copilot AI Credits 詳解：改為依 token 計費後，選哪個模型決定你花多少。
Copilot Fusion 已在 Visual Studio Code、GitHub Copilot 應用、GitHub Copilot CLI、JetBrains IDE 的全部 Copilot 方案可用；更多用戶端即將跟上。曾啟用 research preview 中 auto、HydraFusion 或 HydraFusion Max 的選擇，會自動對應到相應 Copilot Fusion effort。
這是正式 GA 公告，不是公開預覽或研究預覽。用戶端、管理策略與折扣視窗因帳號而異。細節以 GitHub Changelog 與 Copilot Fusion 文件為準。僅供參考。同廠近鄰快訊見 GitHub Copilot 服務端到服務端鑑權進入公開預覽。