Desde su lanzamiento inicial en 2021, GitHub Copilot ha experimentado una notable evolución, al igual que los modelos de Inteligencia Artificial que lo impulsan. En este artículo, exploraremos a fondo los modelos que dan vida a las diferentes facetas de GitHub Copilot, así como la potente infraestructura que respalda sus capacidades ‘agentic’. También analizaremos cómo se lleva a cabo la selección del modelo más adecuado para cada función, incluyendo el ‘modo agente’, las sugerencias de código y el chat.
De Codex a un universo de modelos: La evolución de GitHub Copilot
En sus inicios, GitHub Copilot se basaba en un único modelo: Codex, descendiente de GPT-3. Codex supuso una revolución, demostrando la capacidad de la IA para comprender y generar código de manera fluida dentro del IDE. Esto evidenció que la IA podía ser una herramienta valiosa para los desarrolladores, abriendo la puerta a un futuro donde la IA podría convertirse en un verdadero compañero de programación.
Desde entonces, Copilot ha dejado atrás a Codex y ahora utiliza por defecto los modelos más avanzados, a la vez que ofrece a los desarrolladores la posibilidad de elegir entre una variedad de modelos avanzados.
Lo que antes era una extensión dentro del IDE para ayudar con el autocompletado y la generación de código, ahora se ha transformado en una parte integral de la plataforma GitHub, presente en todos los flujos de trabajo de los desarrolladores.
Copilot ahora puede responder preguntas, generar pruebas, depurar código, gestionar issues, crear pull requests, ayudar con las revisiones de código, analizar bases de código e incluso solucionar vulnerabilidades de seguridad, entre otras muchas cosas.
¿Por qué ofrecer múltiples modelos de IA?
La transición de Copilot a una arquitectura multi-modelo no se trata solo de mantenerse al día con los avances de la IA. Se trata de permitir que los desarrolladores elijan el LLM (Large Language Model) que mejor se adapte a la tarea en cuestión, dándoles flexibilidad en un entorno en constante cambio.
Cada modelo sobresale en diferentes tareas, y al integrar una variedad de ellos, GitHub Copilot ahora puede ofrecer experiencias más personalizadas y potentes a través de características como:
- Inteligencia base: GitHub Copilot ahora utiliza GPT-4.1 por defecto en el chat, el modo agente y las finalizaciones de código. Optimizado para la velocidad, el razonamiento y el manejo del contexto, GPT-4.1 está ajustado para los flujos de trabajo de los desarrolladores y es compatible con más de 30 lenguajes de programación.
- Acceso a modelos de vanguardia: En los niveles Pro+, Business y Enterprise, los desarrolladores pueden elegir entre una amplia gama de modelos avanzados a través del selector de modelos, incluyendo:
- Anthropic: Claude Sonnet 3.5, Claude Sonnet 3.7, Claude Sonnet 3.7 Thinking, Claude Sonnet 4, Claude Opus 4 (preview), Claude Opus 4.1 (preview)
- OpenAI: GPT-4.1, GPT-5 (preview), GPT-5 mini (preview), o3 (preview), o3-mini, o4-mini (preview)
- Google: Gemini 2.0 Flash, Gemini 2.5 Pro
Cada opción ofrece diferentes equilibrios entre velocidad, profundidad de razonamiento y capacidades multimodales.
La importancia de la elección del desarrollador en los flujos de trabajo ‘agentic’
Gracias a que Copilot es compatible con múltiples modelos, los desarrolladores tienen la libertad de elegir exactamente cómo quieren construir, ya sea que prioricen la velocidad, la precisión o la creatividad. Esta flexibilidad les permite adaptar su experiencia en función de sus preferencias, y estas mejoras en la experiencia del desarrollador (DevEx) se traducen en ganancias de productividad reales.
Las capacidades ‘agentic’ de Copilot significan que:
- Los desarrolladores ya no necesitan cambiar de editor ni siquiera salir de GitHub. Copilot es nativo de GitHub, por lo que funciona directamente dentro de su IDE y en GitHub, lo que facilita la delegación de tareas sin interrumpir su flujo de trabajo.
- Los desarrolladores pueden trabajar exactamente como prefieran, ya sea automatizando tareas con Copilot, aceptando correcciones sugeridas o dando un paso atrás y dejando que el agente de codificación se haga cargo.
- Copilot puede operar con un contexto completo de sus repositorios, analizar e indexar sus bases de código, respetar las protecciones de las ramas e integrarse perfectamente en sus ciclos de revisión existentes.
- Copilot se encarga del trabajo pesado, desde la clasificación de los comentarios hasta la corrección de las vulnerabilidades o la búsqueda de bloqueadores entre repositorios, para que los desarrolladores puedan centrarse en lo que más importa.
¿Cómo funciona la selección de modelos en Copilot?
GitHub Copilot es más que un simple modelo de IA. Es una plataforma dinámica que utiliza la inteligencia para emparejar el modelo adecuado con la tarea correcta. Esta flexibilidad es fundamental para ofrecer una experiencia de desarrollo (DevEx) fluida, y se basa en una profunda comprensión de cómo trabajan los desarrolladores, qué necesitan y cuándo lo necesitan.
Emparejando modelos con funciones
Cada función de Copilot está impulsada por un modelo elegido específicamente para satisfacer sus demandas únicas:
- Sugerencias de código: Las sugerencias de código de Copilot ahora utilizan GPT-4.1 por defecto, optimizado para la velocidad, la precisión y la relevancia en más de 30 lenguajes de programación.
- Modo Agente: Diseñado para tareas más complejas y de varios pasos, el modo agente aprovecha los modelos con capacidades avanzadas de razonamiento y planificación. El modo agente utiliza GPT-4.1 por defecto, pero los desarrolladores pueden seleccionar otros modelos avanzados para necesidades especializadas, como la serie Claude Sonnet de Anthropic, Gemini 2.0 Flash de Google o los modelos de razonamiento de OpenAI (o1, o3-mini), donde estén disponibles.
- Copilot Chat: Para las consultas en lenguaje natural sobre el código y los conceptos de desarrollo, Copilot Chat se basa en modelos con sólidas capacidades de comprensión y generación del lenguaje. Por eso se ejecuta en GPT-4.1 por defecto, con la opción de seleccionar otros modelos como Claude 3.5/3.7 Sonnet, Claude 3.7 Sonnet Thinking, Gemini 2.0 Flash, o1 y o3-mini. Todos ellos están diseñados para ofrecer experiencias personalizadas en función del nivel.
- Agente de codificación (nuevo): Cuando los desarrolladores delegan tareas como la clasificación de los problemas, la generación de solicitudes de extracción o la corrección de vulnerabilidades, el agente de codificación de Copilot puede ser una herramienta útil, ya que convierte a Copilot en un compañero al que se le pueden delegar tareas (también está disponible a través del panel Agente en github.com).
- Revisión de código (nuevo): Las revisiones de código son una nueva adición al conjunto de funciones de GitHub Copilot, y están impulsadas por GPT-4.1, debido a cómo equilibra la precisión y la capacidad de respuesta. Para un razonamiento más profundo en grandes bases de código, los desarrolladores pueden optar por modelos como Claude 3.7 Sonnet o Claude 3.7 Sonnet Thinking.
Eligiendo el modelo adecuado para el trabajo
Las tareas de desarrollo varían en complejidad y contexto. Por eso GitHub Copilot permite a los usuarios seleccionar el modelo que mejor se adapte a sus necesidades, especialmente en el chat y el modo agente.
Ya sea que esté optimizando para la velocidad, la profundidad de razonamiento o la entrada multimodal, hay un modelo para usted:
| Modelo | Ideal para: |
|---|---|
| o4-mini (OpenAI) | Velocidad, finalizaciones de baja latencia |
| GPT-4.1 (OpenAI) | Rendimiento equilibrado y soporte multimodal |
| GPT-5 mini (OpenAI) | Razonamiento ligero |
| GPT-5 (OpenAI) | Razonamiento de alta gama para tareas complejas |
| o3 (OpenAI) | Planificación avanzada y razonamiento de varios pasos |
| Claude Sonnet 3.5 | Tareas de codificación cotidianas y fiables |
| Claude Sonnet 3.7 | Razonamiento más profundo para grandes bases de código |
| Claude Sonnet 3.7 Thinking | Resolución de problemas estructurada y de largo alcance |
| Claude Sonnet 4 | Mayor profundidad de razonamiento |
| Claude Opus 4 | Potencia de razonamiento premium |
| Claude Opus 4.1 | Opción Anthropic más avanzada |
| Gemini 2.0 Flash (Google) | Capacidades multimodales rápidas |
| Gemini 2.5 Pro | Razonamiento multimodal avanzado |
Conclusión
GitHub Copilot se ha transformado en una herramienta indispensable para los desarrolladores, evolucionando desde un simple asistente de autocompletado hasta un compañero de codificación impulsado por una amplia gama de modelos de IA. La capacidad de elegir el modelo adecuado para cada tarea, junto con las nuevas funcionalidades como el ‘modo agente’ y el ‘agente de codificación’, permite a los desarrolladores optimizar su flujo de trabajo y aumentar su productividad.
A medida que la IA continúa avanzando, también lo harán los modelos que impulsan GitHub Copilot. La promesa es una experiencia de desarrollo cada vez más fluida, personalizada y eficiente.
Fuente: GitHub Blog
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