Предоставление разработчикам лучшей модели для поставленной задачи всегда было нашей целью. Ранее в этом году мы упростили эту задачу, запустив автоматический выбор модели, который анализирует вашу задачу и подбирает наиболее подходящую модель для этой задачи. Сегодня мы представляем Project Hydra Fusion, исследовательский предпросмотр, который обеспечивает передовой интеллект с помощью оркестрации во время выполнения. Он создает полный план выполнения, выбирая из моделей нескольких поставщиков для составления черновика, критики и пересмотра, или каскадно переходит к более мощным моделям для выполнения вашей задачи.

Hydra Fusion играет ключевую роль в нашей общей стратегии предоставления автоматической семантической маршрутизации между локальными, облачными и составными моделями. Для разработчиков эта сложность остается за кулисами: вы выбираете Hydra Fusion как любую другую модель, и он выбирает рабочий процесс, который балансирует производительность, стоимость и задержку для каждой задачи. Hydra Fusion рассматривает выбор рабочего процесса как задачу оптимизации. Он использует сигналы возможностей для рассуждений, генерации кода, отладки и использования инструментов, чтобы выбрать наиболее эффективный шаблон выполнения для достижения требуемого уровня качества.

Для каждого запроса Hydra Fusion в настоящее время выбирает один из трех шаблонов выполнения: Single, Cascade или Critique. Каждый шаблон решает различные компромиссы между качеством и стоимостью. В автономных оценках на трех агентных бенчмарках кодирования Hydra Fusion последовательно демонстрировал передовое качество с существенной экономией расчетной стоимости. На Terminal Bench 2.1 он улучшил качество проверенных задач на 4,9 процентных пункта при 67% более низкой расчетной стоимости по сравнению с Claude Opus 5.

Ключевые сущности: Компании: GitHub