AI Radar — лента🚀 GitHub научила Copilot менять модели на лету и сэкономила 67%
GitHub представила HydraFusion: динамическую маршрутизацию задач между несколькими ИИ-моделями прямо в GitHub Copilot. На TerminalBench 2.1 качество выросло на 4,9 балла, а стоимость оценки упала на 67%.
Пока это исследовательский превью через CLI.
Как работает. Система выбирает один из трёх паттернов выполнения — одиночная модель, каскад от слабой к сильной или критика отдельной моделью — в зависимости от сложности задачи. Пять операционных принципов управляют маршрутизацией: учёт токенов, ограничение по времени, изолированная проверка, защита от сбоев и валидация выбора.
Цифры. На TerminalBench 2.1 HydraFusion обошла Claude Opus 5 на 4,9 процентного пункта, а стоимость оценки снизилась на 67%. На CheckpointBench рабочие процессы подешевели на 65%, при этом средний балл сессии отличается от базового Opus 5 всего на 0,1 пункта. Замеры проводились на трёх бенчмарках агентного кодинга в контролируемых офлайн-оценках.
Результаты получены в контролируемых офлайн-оценках, а не в production. CheckpointBench — внутренний бенчмарк GitHub на основе записанных сессий. Стоимость для конечного пользователя не раскрыта.
Что это значит: маршрутизация между моделями разного уровня позволяет получить качество топ-модели за заметно меньшие деньги. Что это даст на реальных проектах — пока непонятно.
Оригинальная публикация в Telegram