Copilot Fusion kan nu ook een AI-model op je eigen computer kiezen

GitHub breidt Copilot Fusion uit met lokale modellen. Fusion is de functie die per opdracht zelf bepaalt welk AI-model Copilot inzet; we schreven gisteren over de algemene lancering. Nieuw is dat Fusion nu ook een model kan kiezen dat op je eigen computer draait, naast de modellen in de cloud. Het gaat om een experimentele preview die je zelf moet aanzetten, in Copilot CLI, de GitHub Copilot-app en Visual Studio Code.

Op Windows grotendeels automatisch

Op ondersteunde Windows-computers kan Copilot het model MAI Code 1.1 Flash van Microsoft zelf downloaden en instellen via Windows ML. Daarna kies je in Fusion het niveau Standard, en Copilot beslist per verzoek of het lokale model of een cloudmodel het werk doet. Je kunt het lokale model ook direct selecteren voor een hele sessie.

• Copilot CLI: experimentele modus aan, daarna /model voor de installatie.
• Copilot-app: Windows ML instellen als modelaanbieder en lokale routering aanzetten onder Experimenten.
• VS Code: de instelling chat.copilot.localModel.enabled aanzetten.

Mac en Linux: zelf regelen

Op macOS en Linux werkt de lokale routering alleen in Copilot CLI, en dan moet je het model zelf draaien via een lokale server die compatibel is met de OpenAI-API. GitHub noemt MAI Code 1.1 Flash en Qwen3.8 Flash Next als geschikte modellen. Download, opslag en rekenkracht zijn dan je eigen verantwoordelijkheid. In de Copilot-app kun je wel lokale modellen koppelen, maar de automatische routering werkt daar voorlopig alleen met de Windows-variant.

Lokaal is niet offline

Belangrijk voor wie hoopt dat code zo binnen het bedrijf blijft: GitHub benadrukt dat je sessie niet offline wordt. De keuze welk model een taak krijgt, wordt nog steeds in de cloud gemaakt. Ook waarschuwt GitHub dat lokale modellen andere veiligheidsbeperkingen kunnen hebben dan de cloudmodellen van Copilot. Voor Nederlandse organisaties die vanwege de AVG of klantafspraken streng zijn over waar code heen gaat, is dit dus een kostenbesparing en snelheidswinst, maar nog geen volledig lokale oplossing.