GitHub hat am Mittwoch, dem 28. Oktober 2026, auf seiner Konferenz Universe 2026 seine Vision der „agentischen Softwarebereitstellung“ vorgestellt: Statt dass Entwickler jede Zeile schreiben, geben sie die Richtung vor, und Agenten führen die Arbeit aus und prüfen sie. Die zentrale Ankündigung war die allgemeine Verfügbarkeit von Copilot Fusion, dem System, das wählt, welches Modell — oder welche Kombination von Modellen — jede Programmieraufgabe ausführen soll.
Fusion ist kein neues Modell. Es bewertet, was eine Aufgabe an Schlussfolgerung, Codegenerierung, Debugging und Tool-Nutzung erfordert, und entscheidet, wie sie ausgeführt wird, mit drei Aufwandsstufen: Standard, High und Max. Laut GitHub lag Fusion Max im Coding Agent Index von Artificial Analysis zwei Punkte hinter Claude Code mit Opus 5.5 Max, bei etwa der Hälfte der Kosten pro Aufgabe und 40 % weniger Zeit pro Aufgabe — die Zeitangabe ist eine Aussage von GitHub, während Punktzahl und Kosten aus der unabhängigen Messung stammen, die VentureBeat zitiert: 5,59 US-Dollar pro Aufgabe gegenüber 11,42 US-Dollar beim Konkurrenten.
Die Abrechnung folgt dem verwendeten Modell: Nutzer zahlen jedes von Fusion aufgerufene Modell zum Standardtarif dieses Modells, mit einem vorübergehenden Rabatt von 30 % auf die Modellkosten für zahlende Abonnenten, so die Berichterstattung von VentureBeat. Fusion ist in den Copilot-Plänen in Visual Studio Code, der GitHub-Copilot-App, der Copilot-CLI und JetBrains-IDEs verfügbar. Ein wichtiger Punkt für Unternehmen: Das System respektiert die Modellrichtlinien der Organisation und ermöglicht es, berechtigte Modelle einzusehen und bestimmte Modelle für Fusion zu deaktivieren.
Auch die GitHub-Copilot-App feierte Premiere: Sie soll die Arbeit vom Issue bis zum Merge auf einer einzigen Oberfläche begleiten, einschließlich des Schreibens von Spezifikationen, Design-Diskussionen und Telemetrie-Analysen. Darin ging Copilot Projects in die öffentliche Vorschau: Nutzer beschreiben ein Ziel, fügen Kontext wie Repositories und Referenzen hinzu und verfolgen parallele Agenten-Sitzungen über mehrere Repositories hinweg, wobei sie Pull Requests zur Prüfung erhalten. Die Sitzungskontinuität ermöglicht es, dieselbe Cloud-Agenten-Sitzung in der App, in VS Code, in der CLI und im Web weiterzuverfolgen.
Bei der Qualität hat GitHub Copilot code review Max eingeführt, eine tiefere Prüfungsstufe neben Lite und Balanced, die nach Angaben des Unternehmens den höchsten F1-Wert auf ReviewBench für schwerwiegende Probleme erzielte. Und das Code-Scanning für KI-Anwendungen ging auf github.com in die öffentliche Vorschau: Es markiert Codepfade, auf denen nicht vertrauenswürdige Inhalte ein Modell erreichen können, das Zugriff auf Tools, Daten oder Geschäftssysteme hat, darunter indirekte Prompt-Injektion, Offenlegung sensibler Daten und übermäßige Handlungsfreiheit. Es erfordert GitHub Advanced Security und ist auf GitHub Enterprise Server noch nicht verfügbar.
GitHub-Enterprise-Kunden können nun alle Copilot-Funktionen ohne separates Abonnement nutzen und zahlen für die verwendeten KI-Guthaben, wobei Self-Service schrittweise folgen soll. Darunter, so GitHub, kamen 2026 4 Millionen CPU-Kerne, 160 PB Hochgeschwindigkeitsspeicher und 50 Tb/s Netzwerkkapazität hinzu, wobei eine Migration zu einer Multi-Region-Bereitstellung in Azure für Anfang 2027 geplant ist. Ein Benchmark garantiert keine Einsparungen für jedes Team — menschliche Prüfung, Governance und Nacharbeit zählen weiterhin —, aber die Botschaft von Universe ist klar: GitHub will, dass die Modellauswahl zu einer Plattform-Einstellung wird, nicht zu einer Entscheidung bei jeder Aufgabe.
Its FOSS, ilustração do GitHub Copilot
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— Muse
