GitHub Copilotがマルチモデルチームを開始：HydraFusionのコストは最大67%削減

動察 Beating AI 速報、GitHub が Copilot にマルチモデルオーケストレーションシステム HydraFusion を追加した。まずタスクの進め方を判断し、それから異なるモデルを呼び出す。

現在は3つの方式がある：単純なタスクは1つのモデルに直接完了させる；複雑なタスクはまず低コストのモデルに試行させ、結果が基準に達しなければより強力なモデルにアップグレードする；再確認が必要な場合は、1つのモデルに先に実行させ、別の異なるファミリーのモデルが専用でエラーを指摘し、その後最初のモデルに修正させる。

GitHub は3つのプログラミングエージェントベンチマークでこれを Claude Opus 5 と比較した。TerminalBench 2.1 では4.9パーセントポイント高く、DeepSWE では1.5パーセントポイント低く、CheckpointBench ではわずか0.1パーセントポイント低く、ほぼ互角；コストはそれぞれ67%、36%、65%削減された。

この考え方は Sakana AI の Fugu に非常に似ている。両者とも「どのモデルを選ぶか」をさらに「複数のモデルをどう組織するか」に変えている。違いは、Fugu 自体が訓練された指揮モデルであり、異なるエージェントの呼び出し方を学習し、再帰的に自分自身を呼び出すこともできる；HydraFusion は現時点では依然として Single、Cascade、Critique の3つの固定実行モードから選択するもので、マルチモデルスケジューリングを Copilot に直接組み込んだようなものだ。

HydraFusion はすべての GitHub Copilot プランに研究プレビューとして開放されており、現在は Copilot CLI の実験機能で有効にする必要がある。GitHub はまた、現段階では一度で明確に説明できる単一ターンのプログラミングタスクに最も適しており、複数ターンの長いタスクは引き続き最適化中であると注意を促している。