深入探究：探索 GitHub Copilot 背后的 AI 模型
了解 GitHub Copilot 不断发展的模型和基础设施如何为开发者提供选择中心，并支持代理工作流。
自 2021 年首次推出以来，GitHub Copilot 已经发展了很多，为其提供支持的 AI 模型也是如此。
当我们最初发布 GitHub Copilot 技术预览版时，OpenAI 尚未推出 ChatGPT。如今，人工智能已成为新闻头条和工作流程的主流。在这快速变化的时代，我们的目标始终如一：帮助开发者保持高效工作，提升效率。
与此同时，我们一直致力于不断改进 GitHub Copilot，并始终以开发者为中心。这意味着我们需要重新评估其背后的模型，并将智能体工作流融入到其核心体验中。
本文将探讨驱动 GitHub Copilot 各个部分的模型，以及支撑 Copilot 代理功能的强大基础设施。我们还将讨论模型选择如何在各种功能（例如代理模式、代码补全和聊天）中发挥作用。
现在，让我们深入了解一下它的内部构造。
想了解 GitHub Copilot 支持的最新模型吗？
我们不断在 GitHub Copilot 上推出新的 AI 模型，如果您一直关注我们，就会知道变化非常迅速。这篇博客仅提供我们当前 AI 模型的概览，但建议您收藏我们的文档，以便随时掌握最新动态。
从 Codex 到多模型：GitHub Copilot 的演变
GitHub Copilot 于 2021 年推出时，它由单一模型提供支持：Codex，它是 GPT-3 的后代。
当时，Codex 的出现令人耳目一新。它能够以惊人的流畅度理解并生成集成开发环境 (IDE) 中的代码，这证明了人工智能可以成为开发者的宝贵工具，并展现了人工智能未来可能成为真正编码伙伴的前景。
从那时起，Copilot 就放弃了 Codex，现在默认使用最新的前沿模型，同时还允许开发者选择他们想要的先进模型。
Copilot 最初是 IDE 中的一个扩展程序，用于帮助开发人员进行自动完成和代码生成，如今它已发展成为 GitHub 平台的一部分，可在开发人员的工作流程中使用。
Copilot 可以回答问题、生成测试、调试代码、接收问题、生成拉取请求、协助代码审查、分析代码库，甚至修复安全漏洞等等。
在所有这些变化中，我们始终专注于帮助开发者完成更多工作，减少重复性工作，保持专注，着眼大局，更快地交付更高质量的代码。
为什么要提供多种型号？
将 Copilot 迁移到多模型架构不仅仅是为了跟上人工智能的发展步伐，更是为了让开发者能够根据具体任务选择他们偏好的 LLM（逻辑层模型），从而在快速变化的环境中保持灵活性。
不同的模型擅长不同的任务，通过集成各种模型，GitHub Copilot 现在可以通过以下功能提供更加个性化、更强大的体验：
- 基础智能： GitHub Copilot 现在在聊天、代理模式和代码补全功能中默认使用 GPT-4.1。GPT-4.1 针对速度、推理和上下文处理进行了优化，专为开发者工作流程而设计，并支持 30 多种编程语言。
- Frontier 模型访问权限：在 Pro+、Business 和 Enterprise 版本中，开发人员可以通过模型选择器从各种高级模型中进行选择，包括：
- 人本主义：克劳德十四行诗 3.5、克劳德十四行诗 3.7、克劳德十四行诗 3.7《思考》、克劳德十四行诗 4、克劳德作品 4（预览）、克劳德作品 4.1（预览）
- OpenAI：GPT-4.1、GPT-5（预览版）、GPT-5 mini（预览版）、o3（预览版）、o3-mini、o4-mini（预览版）
- Google：Gemini 2.5 Pro
为什么开发者的选择在代理工作流中至关重要
由于 Copilot 支持多种模型，开发者可以自主选择构建方式，无论是优先考虑速度、精度还是创造性。这种灵活性让开发者能够根据自身偏好定制体验——而这些开发者体验 (DevEx) 的提升最终会转化为实际的生产力增长。
副驾驶的智能功能意味着：
- 开发者不再需要切换编辑器，甚至无需离开 GitHub。Copilot 是 GitHub 原生组件，可以直接在你的 IDE 和 GitHub 中运行，让你可以轻松地委派任务而不会中断工作流程。
- 开发人员可以完全按照自己的喜好工作，无论是使用 Copilot 自动执行任务、接受建议的修复方案，还是退后一步让编码代理接管。
- Copilot 可以完全了解您的代码库的上下文，分析和索引您的代码库，尊重分支保护，并无缝融入您现有的审查周期。
- Copilot 会处理繁琐的工作——从对评论进行分类到修复漏洞或追踪跨存储库阻塞问题——以便开发人员能够专注于最重要的事情。
智能体工作流有助于降低复杂性，并在每个步骤中优先考虑开发人员的选择，从而提高代码质量并减少待办事项。这使开发人员能够以他们想要的方式工作：更快、更安全、更自信。
通过更高效的开发执行力，带来切实的影响。
随着人工智能的不断发展，它在塑造开发者体验方面的作用只会越来越大。从减少上下文切换到自动化重复性任务，像 Copilot 这样的人工智能工具正日益成为开发者的“第二大脑”。
多种模型选择让开发者能够精确定制工作方式。这使他们更有信心进行开发，产生更大的影响，并在工作中获得更大的满足感。
Copilot 中的模型选择是如何工作的
GitHub Copilot 不仅仅是一个单一的 AI 模型。它是一个动态平台，利用智能技术将合适的模型与合适的任务进行匹配。这种灵活性是实现无缝 DevEx 体验的核心，而这一切都源于对开发者工作方式、需求以及需求时机的深刻理解。
选择适合工作的模型
开发任务的复杂性和背景各不相同。因此，GitHub Copilot 使用户能够选择最适合自身需求的模型，尤其是在聊天和代理模式下。
无论您是追求速度、推理深度还是多模态输入，总有一款模型适合您：
| 模型 | 最适合： |
| o4-mini（OpenAI） | 速度快，延迟低 |
| GPT-4.1（OpenAI） | 均衡的性能和多模式支持 |
| GPT-5 mini（OpenAI） | 轻量级推理 |
| GPT-5（OpenAI） | 针对复杂任务的高端推理 |
| o3（OpenAI） | 提前规划和多步骤推理 |
| 克劳德·索内特 3.5 | 可靠的日常编码任务 |
| 克劳德十四行诗 3.7 | 对大型代码库进行更深层次的推理 |
| 克劳德·索内特 3.7 思考 | 长远、结构化的问题解决 |
| 克劳德十四行诗 4 | 更高层次的推理深度 |
| 克劳德作品4 | 高级推理能力 |
| 克劳德作品 4.1 | 最先进的人类学选项 |
| Gemini 2.5 Pro | 高级多模态推理 |
随着人工智能领域的不断发展，GitHub Copilot 的模型也将随之更新。我们致力于持续改进和更新我们的人工智能基础设施，为您提供最佳的开发者体验。
