Fournir aux développeurs le meilleur modèle pour la tâche à accomplir a toujours été notre objectif. Plus tôt cette année, nous avons facilité cela en lançant la sélection automatique de modèles, qui examine votre tâche et la fait correspondre au modèle le mieux adapté à cette tâche. Aujourd'hui, nous présentons Project Hydra Fusion, un aperçu de recherche qui offre une intelligence de pointe grâce à l'orchestration à l'exécution. Il crée un plan d'exécution complet, choisissant parmi des modèles de plusieurs fournisseurs pour rédiger, critiquer et réviser, ou en cascade vers des modèles plus puissants pour accomplir votre tâche.

Hydra Fusion joue un rôle clé dans notre stratégie globale visant à fournir un routage sémantique automatisé entre les modèles locaux, cloud et composés. Pour les développeurs, cette complexité reste en arrière-plan : vous sélectionnez Hydra Fusion comme n'importe quel autre modèle, et il choisit un flux de travail qui équilibre performances, coût et latence pour chaque tâche. Hydra Fusion traite la sélection du flux de travail comme un problème d'optimisation. Il utilise des signaux de capacité pour le raisonnement, la génération de code, le débogage et l'utilisation d'outils afin de sélectionner le modèle d'exécution le plus efficace pour atteindre le niveau de qualité requis.

Pour chaque requête, Hydra Fusion choisit actuellement l'un des trois modèles d'exécution : Single, Cascade ou Critique. Chaque modèle aborde un compromis différent entre qualité et coût. Dans des évaluations hors ligne sur trois benchmarks de codage agentique, Hydra Fusion a constamment démontré une qualité de niveau supérieur avec des économies de coût estimées substantielles. Sur Terminal Bench 2.1, il a amélioré la qualité des tâches vérifiées de 4,9 points de pourcentage avec un coût estimé inférieur de 67 % par rapport à Claude Opus 5.

Entités clés : Entreprises : GitHub