Tóm tắt nhanh
- Copilot Fusion là bộ định tuyến và điều phối mô hình AI, không phải một mô hình ngôn ngữ mới.
- Hệ thống chọn một mô hình hoặc phối hợp nhiều mô hình theo từng yêu cầu, với các mức Standard, High và Max.
- Trong kiểm chuẩn của Artificial Analysis, Fusion Max đạt 60 điểm với chi phí 5,59 USD mỗi tác vụ; Claude Code dùng Opus 5.5 Max đạt 62 điểm và tốn 11,42 USD.
- Người dùng gói Copilot trả phí được giảm 30% chi phí mô hình khi dùng Fusion đến hết ngày 30/11/2026; mức tiết kiệm benchmark không đồng nghĩa thuê bao Copilot giảm giá.
GitHub đưa Copilot Fusion ra sử dụng rộng rãi ngày 28/10/2026, biến việc chọn mô hình AI thành một quyết định tự động theo từng tác vụ thay vì bắt lập trình viên tự đổi qua lại giữa các model.
Fusion chọn cách giải quyết trước khi chọn sức mạnh mô hình
Copilot Fusion hoạt động như một bộ định tuyến ở thời gian chạy: nó đánh giá yêu cầu, chọn mô hình phù hợp và quyết định có cần thêm bước kiểm tra hay không. Người dùng chọn mức nỗ lực, còn hệ thống tự chọn mô hình trong phạm vi được gói dịch vụ và chính sách quản trị cho phép. Danh sách mô hình có thể thay đổi theo thời gian.
Với yêu cầu đơn giản, luồng Single giao việc cho một mô hình. Cascade để mô hình hiệu quả hơn tạo bản nháp, sau đó một bộ đánh giá quyết định chấp nhận hay chuyển lên mô hình mạnh hơn. Critique dùng một mô hình tạo câu trả lời, các mô hình khác phản biện song song, rồi mô hình ban đầu chỉnh sửa dựa trên góp ý. Các lượt bổ sung làm tác vụ lâu hơn và có thể tiêu thụ thêm AI credits, nên lợi ích của điều phối phụ thuộc vào việc Fusion có nhận đúng lúc nào cần chúng.
Ba mức Fusion Standard, High và Max thể hiện ưu tiên khác nhau giữa chi phí, độ trễ và khả năng xử lý. Standard hướng tới công việc thường ngày; High dành cho tác vụ nhiều bước, có phạm vi rõ; Max ưu tiên suy luận sâu hơn. Tài liệu GitHub cũng nêu Fusion Fast dành cho một số tình huống cần tốc độ trong VS Code inline chat, không phải mức người dùng tự chọn trong model picker.
Điểm benchmark cao đi kèm mức chi thấp hơn, nhưng không phải bảo đảm cho mọi dự án
Artificial Analysis chấm Fusion Max 60 điểm trên Coding Agent Index v2.0, thấp hơn 2 điểm so với Claude Code chạy Opus 5.5 Max. Trong cùng phép kiểm chuẩn, chi phí trung bình được ghi nhận là 5,59 USD mỗi tác vụ so với 11,42 USD; Fusion dùng 7,2 triệu token mỗi tác vụ, xấp xỉ một nửa mức của Claude Code trong bài đo này.
| Chỉ số trong Coding Agent Index v2.0 | GitHub Copilot Fusion Max | Claude Code + Opus 5.5 Max |
|---|---|---|
| Điểm tổng hợp (cao hơn tốt hơn) | 60 | 62 |
| Chi phí trung bình mỗi tác vụ (USD, thấp hơn tốt hơn) | 5,59 | 11,42 |
| Token mỗi tác vụ | 7,2 triệu | Khoảng gấp đôi Fusion |
| Terminal-Bench 4.0 (cao hơn tốt hơn) | 71 | — |
| FrontierCode (cao hơn tốt hơn) | 51 | 56 |
| SWE-Atlas-QnA-AA (cao hơn tốt hơn) | 57 | — |
Số liệu: Artificial Analysis, Coding Agent Index v2.0. Dấu “—” là dữ liệu không có trong phần kết quả đã công bố ở nguồn này.
Con số tổng hợp cho thấy Fusion tiến gần nhóm đầu trong bài đo nói trên với chi phí thấp hơn, chứ không chứng minh nó luôn tạo code tốt ngang đối thủ trong mọi repo. Các bài kiểm tra thành phần cũng không đồng đều: Fusion dẫn ở Terminal-Bench 4.0 nhưng đứng sau trên FrontierCode. Với đội ngũ phát triển, mức tiết kiệm thực tế còn tùy kiểu việc, độ dài context, chính sách chọn model và số lượt kiểm tra mà hệ thống gọi thêm.
Chi phí theo model giúp dễ kiểm soát, nhưng High và Max vẫn có thể tốn thêm
GitHub tính phí theo từng mô hình được Fusion sử dụng ở mức giá chuẩn của mô hình đó, không thu một khoản riêng cho Fusion. Điều này khiến khoản tiêu thụ gắn với hoạt động thực tế hơn, nhưng cũng có nghĩa các mức High và Max có thể dùng nhiều AI credits hơn Standard nếu cần nhiều lượt gọi. Quản trị viên doanh nghiệp có thể giới hạn model Fusion được phép dùng và đặt Fusion làm lựa chọn mặc định.
Đến hết ngày 30/11/2026, người dùng các gói Copilot trả phí được giảm 30% chi phí mô hình khi dùng Fusion. Đây là ưu đãi trên chi phí model, không phải giảm 30% giá thuê bao. Vì vậy, số 51% thấp hơn trong benchmark của Artificial Analysis và khuyến mãi 30% là hai phép tính khác nhau, không nên cộng gộp thành mức tiết kiệm chung cho mọi người dùng.
Lợi ích lớn nhất là giảm việc chọn model bằng cảm tính
Fusion hợp với nhóm thường xuyên chuyển giữa việc nhỏ và tác vụ cần suy luận sâu: thay vì giữ model mạnh cho mọi câu hỏi hoặc phải nhớ đổi model, người dùng giao phần định tuyến cho Copilot. Tuy vậy, cơ chế này cũng làm giảm khả năng chủ động chọn đúng model cho từng bước; doanh nghiệp cần xem xét chính sách model được bật, còn lập trình viên nên theo dõi AI credits và rà lại thay đổi trong workspace.
Tính năng hiện có trên Visual Studio Code, GitHub Copilot app, Copilot CLI và JetBrains IDEs, trên các gói Copilot. Với người dùng tại Việt Nam, điểm cần cân nhắc trước mắt không phải giá bán lẻ riêng của tính năng mà là lượng AI credits phát sinh theo model và mức nỗ lực đã chọn. Fusion giải quyết một phần sự bất tiện khi chọn model, nhưng kết quả benchmark chưa thay thế được việc đánh giá nó trên quy trình code cụ thể của từng nhóm.
Nguồn tham khảo: GitHub Changelog · GitHub Docs · Artificial Analysis
