GitHub Copilot Fusion、端末内モデルとクラウドの自動振り分けを実験提供

何が発表されたか

• GitHubは10月28日、GitHub Copilot Fusion が対応するオンデバイスモデルとクラウドモデルを選択する「インテリジェントルーティング」を実験プレビューとして提供開始した。オプトイン方式で、GitHub Copilot CLI、GitHub Copilotアプリ、Visual Studio Code で動作する。
• 管理された形で利用できるモデルとして、対応するWindows端末でWindows MLプロバイダー経由でダウンロード・設定できる MAI Code 1.1 Flash が挙げられている。
• BYOK（bring-your-own-key）のローカルモデルとして、ローカルのOpenAI互換サーバー経由で Qwen3.8 Flash Next が対応する。
• 有効化の手段は3通り。Copilot CLIで実験モードを有効にする、Copilotアプリでプロバイダーを設定する、VS Codeの設定 chat.copilot.localModel.enabled を有効にする。Copilotアプリでは Windows ML ローカルモデルが既定で有効、ローカルモデルの自動ルーティングは実験設定として提供される。
• ダウンロードとセットアップの管理提供はWindows限定。BYOKはWindows、macOS、Linuxで利用でき、モデルのダウンロードと推論ランタイムの管理は利用者側の責任となり、端末に十分なリソースが必要。
• BYOKでモデルを追加しても、自動でCopilot Fusionの振り分け対象になるわけではない。Copilotアプリでは BYOK モデルを直接選択できるが、インテリジェントルーティングの対象は管理された Windows ML モデルのみ。

開発者への影響

• ローカル推論を使ってもセッションがオフラインになるわけではない点がGitHub側から明記されている。Copilot Fusion のルーティング判断自体はクラウドで行われる。
• ローカルモデルはクラウドモデルと異なる安全保護になる可能性があるとされている。社内規程で出力の取り扱いを定めている場合は、この差分の確認が必要になる。
• 実験プレビューかつオプトインであり、既定の挙動を変えるものではない。まず対応端末が Windows かどうかで選択肢が分かれる。
• 試すなら、VS Codeの設定キー、Copilot CLIの実験モード、Copilotアプリのプロバイダー設定のいずれかを選ぶ形になる。