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GitHubは2026年9月4日、複数のAIモデルを組み合わせてコーディング課題を処理する「Project HydraFusion」を、GitHub Copilotの研究プレビューとして公開しました。依頼ごとに単独実行、段階的な高性能モデルへの切り替え、別モデルによる批評のいずれかを選び、品質、費用、待ち時間の均衡を狙います。
HydraFusionは、1モデルで解く「Single」、効率的なモデルの案を品質ゲートで判定し、必要なら強力なモデルへ回す「Cascade」、別系統のモデルが独立レビューして元のモデルが一度改稿する「Critique」を使い分けます。レビューはツールを使わない隔離環境で行い、処理の中止や検証失敗時にはパッチを適用しない設計です。
GitHubの統制されたオフライン評価では、Claude Opus 5と比べ、推定費用をDeepSWEの36％からTerminalBench 2.1の67％まで削減しました。一方、品質が上回ったのはTerminalBench 2.1の4.9ポイントだけで、DeepSWEは1.5ポイント、CheckpointBenchは0.1ポイント下回りました。
研究プレビューはCopilot CLIの「/experimental」から全Copilotプランで利用でき、基礎モデルごとの標準トークン単価で課金されます。現時点の主対象は初回の単一プロンプトによるコーディング作業で、長い対話を伴う複数ターン対応は開発中です。
企業が注目すべき点は、モデル選定だけでなく、下書き・検証・再実行を含むワークフロー自体が費用管理の単位になることです。ただし、結果は特定のモデル群、価格、ベンチマーク条件に基づくため、自社課題で品質・費用・待ち時間を測る必要があります。