GitHub เปิด Copilot Fusion ให้ใช้ทั่วไป — ตัวจัดเส้นทางหลายโมเดล ได้ 60 บน AA Coding Agent Index ที่ครึ่งราคาของ Opus 5.5

GitHub ประกาศ Copilot Fusion เป็น generally available เมื่อ 28 ต.ค. 2026 ในชุดข่าวงาน Universe แทนที่นักพัฒนาจะเลือกโมเดลเองทุกงาน Fusion จะตัดสินใจว่าจะใช้โมเดลไหนและให้ทำงานร่วมกันอย่างไร ระบบนี้รวม Project HydraFusion เข้ากับ auto model selection เดิม

เรื่องนี้น่าสนใจเพราะมีตัวเลขจากผู้ทดสอบภายนอกรองรับ Artificial Analysis วัดระดับ Max ใน GitHub Copilot CLI ได้ 60 บน Coding Agent Index ตามหลัง Claude Code กับ Opus 5.5 (max) ที่ 62 อยู่ 2 คะแนน แต่ต้นทุนต่องานอยู่ที่ $5.59 เทียบกับ $11.42

ทำงานอย่างไร

เลือก Copilot Fusion ใน model picker แล้วกำหนดระดับ effort จาก 3 ระดับ คือ Standard สำหรับงานทั่วไป, High สำหรับงานยาก และ Max สำหรับงานซับซ้อนที่สุด จากนั้นระบบจะเลือกรูปแบบการทำงานให้แต่ละงาน

• Single: โมเดลเดียวจบงาน
• Cascade: โมเดลราคาประหยัดร่างก่อน แล้วด่านตรวจคุณภาพจะตัดสินว่ารับได้หรือส่งต่อให้โมเดลที่แรงกว่า
• Critique: โมเดลหนึ่งร่าง อีกโมเดลรีวิว แล้วโมเดลแรกแก้ไข

Artificial Analysis ระบุว่าโมเดลที่ Fusion เลือกใช้มีทั้ง Claude Opus 5.5, Claude Sonnet 5.5, GPT-6 Astra และ GPT-6 Sol ส่วนผู้ดูแลองค์กรกำหนดได้ว่าระบบจะใช้โมเดลใดบ้าง และตั้ง Fusion เป็นค่าเริ่มต้นได้

ตัวเลขและค่าใช้จ่าย

ดัชนีมี 3 ชุดทดสอบถ่วงน้ำหนักเท่ากัน Fusion นำ Terminal-Bench 4.0 ที่ 71, ได้อันดับสาม FrontierCode ที่ 51 ตามหลัง Claude Code กับ Opus 5.5 ที่ 56 และ Devin Fusion ที่ 54 ส่วน SWE-Atlas-QnA-AA ได้ 57 ซึ่งเป็นจุดอ่อนที่สุด ใช้โทเคนเฉลี่ย 7.2M ต่องาน ราวครึ่งหนึ่งของ Claude Code กับ Opus 5.5 ด้าน Devin Fusion ทำคะแนนสูงกว่าที่ 62 แต่ต้นทุน $8.00 ต่องาน

การคิดเงินเป็นไปตามอัตรามาตรฐานของแต่ละโมเดลที่ถูกใช้จริง และช่วงนี้มีส่วนลดค่าโมเดล 30% ชั่วคราวสำหรับแผนแบบเสียเงิน Fusion ใช้ได้ทุกแผนใน VS Code, GitHub Copilot app, Copilot CLI และ JetBrains ผู้ที่เคยเปิด auto หรือ HydraFusion จะถูกย้ายมาตามระดับที่ตรงกันโดยอัตโนมัติ

มุมมอง AI Curator

ตัวเลขนี้บอกว่าโมเดลเดียวเก่งสุดอาจไม่ใช่ทางเลือกที่คุ้มสุดอีกต่อไป เมื่อระบบจัดเส้นทางทำคะแนนใกล้ผู้นำได้ด้วยเงินครึ่งเดียว การเลือกซื้อจะขยับจากคำถามว่า “โมเดลไหนดีที่สุด” ไปเป็น “ใครจัดเส้นทางได้ดีที่สุด” และ GitHub อยู่ในตำแหน่งได้เปรียบเพราะอยู่ตรงกลางระหว่างหลายค่าย

แต่สิ่งที่ต้องแลกคือความคาดเดาได้ โมเดลที่ถูกเลือกอาจเปลี่ยนไปในแต่ละงาน ค่าใช้จ่ายและคุณภาพจึงขึ้นกับตัวจัดเส้นทางที่เรามองไม่เห็นทั้งหมด และคะแนนบน benchmark ก็เป็นคนละเรื่องกับโค้ดเบสจริง ทีมไทยที่สนใจควรทดลองกับงานจริงสักสองสัปดาห์ เทียบค่าใช้จ่ายและอัตรา PR ที่ผ่านรีวิวก่อนเปลี่ยนค่าเริ่มต้นทั้งองค์กร และควรเช็กนโยบายข้อมูลด้วยว่าอนุญาตให้งานถูกส่งไปหาโมเดลของค่ายใดบ้าง โดยเฉพาะหลังส่วนลด 30% หมดอายุ

แหล่งข่าว

• GitHub Changelog — Route and orchestrate models with GitHub Copilot Fusion
• Artificial Analysis — GitHub Copilot Fusion orchestrates Anthropic and OpenAI models