GitHub Copilot Fusion 多模型路由，评分逼近 Claude Code 成本减半 · 11-01

今天值得看的

GitHub Copilot Fusion 自动选模型，评测只差 Claude Code 2 分但 API 成本减半

Anthropic 因为 AI 自主写代码的速度超过了 Git 能承受的极限，放弃 Git 自建源码管理系统

Copilot Fusion 是一个模型路由层。在模型选择器里选 Copilot Fusion，系统自动根据任务在多个模型间做路由和编排，你不用自己挑模型。
它融合了 Project HydraFusion 的多模型编排和 Copilot 自动模型选择的微调路由。启动后做过一轮性能提升。
可核对的数据（来源：Artificial Analysis Coding Agent Index）：
- Copilot Fusion Max 评分 60
- 跟它对比的是 Claude Code + Opus 5.5 Max，评分 62，只差 2 分
- API 成本约为 Claude Code 方案的一半
- Token 消耗量约为一半
- 每次任务用时减少约 40%
原文没有写路由策略的细节。不知道它在什么任务上会指向哪个底层模型，也没给哪些任务类型走 Fusion 效果差的负面案例。
我的判断：如果你已经在用 Copilot 写代码，切换成本为零，可以试。但别假设 Fusion 在所有任务上都能接近 Claude Code------评测只给了综合评分，没说细分任务表现。

Anthropic 不再用 Git，自己从头搭了一套源码管理系统。这不是改造 Git，是换掉整个版本控制模型。
他们的工程博客里直接说了原因：瓶颈不在写代码，在开发者基础设施。"Claude is able to autonomously iterate on research loops, micro-optimize complex programs, and build new services from the ground up at a speed and scale we haven't seen before." Claude 已经能全自动做研究迭代、微调复杂程序、从零搭新服务，速度远超人类写代码。
被拖垮的不止 Git------他们说的是 "all of the developer infrastructure built for human developers"，也就是整套为人类开发者设计的工具链都成了瓶颈。
原文被截断在这个引言位置，没显示自建系统的具体架构设计，也没给出切换到新系统之后的性能对比数字。
我的判断：这条的意义不是让普通团队跟进去自建源码管理。信号在于------当 AI agent 真的在你项目里大量生成有效代码时，瓶颈会从「写不出来」变成「存不进去」。目前 Git 在人类编码速度下完全够用，不需要动。