GitHub HydraFusion 多模型编排研究预览，成本最高降 67%

背景

HydraFusion 把“为每次请求选哪个模型”升级为“选哪条工作流”：根据推理、编码、调试与工具使用信号，动态选择 Single / Cascade / Critique 三种执行模式。

核心要点

• 三种模式：Single（单模型直解）、Cascade（廉价模型先草拟、质量门控不过再升级）、Critique（一写一评一改）。
• 评测：TerminalBench 2.1 质量 +4.9pp、估算成本 -67%；DeepSWE -36%、CheckpointBench -65%。
• 入口：Copilot CLI /experimental，按所调模型标准费率计费，无额外平台费。

为什么重要

多模型编排把“模型选择”变成“工作流选择”的实现细节，在不牺牲质量的前提下大幅压低推理成本，是 agentic coding 规模化的关键路径。

关键事实速记

• 发布：2026-09-04；入口：Copilot CLI /experimental。
• 成本：TerminalBench 2.1 估算 -67%。
• 模式：Single / Cascade / Critique。