مقدمه

در سال ۲۰۲۵، مدل‌های GitHub Copilot به سرعت افزایش یافته‌اند و به توسعه‌دهندگان کنترل بی‌سابقه‌ای بر هوشمندی که ویرایشگرهایشان را پشتیبانی می‌کند، داده‌اند. صفحه مستندات GitHub درباره گزینه‌های هوش مصنوعی پشتیبانی‌شده، بیش از دوازده مدل GitHub Copilot را فهرست می‌کند، از جمله OpenAI GPT‑4.1، GPT‑5، خانواده‌های Anthropic Claude Sonnet و Opus، Google Gemini 2.5 Pro و xAI Grok Code Fast 1. این تنوع به این معناست که عبارت «مدل‌های GitHub Copilot» اکنون به مجموعه‌ای از گزینه‌ها اشاره دارد نه یک موتور واحد پشتیبان. بنابراین انتخاب میان مدل‌های GitHub Copilot نیازمند درک تطابق با وظایف، دسترسی به پلن‌ها و ضریب‌های هزینه است.

پیش‌زمینه

تاریخچه مدل‌های GitHub Copilot با Codex مبتنی بر GPT‑3 در سال ۲۰۲۱ آغاز شد، اما در به‌روزرسانی مارس ۲۰۲۵ اعلام شد که GPT‑4o به عنوان موتور پیش‌فرض تکمیل انتخاب شده است. به‌روزرسانی بعدی در می ۲۰۲۵، GPT‑4o را با یادگیری تقویتی و قطع دانش تا مارس ۲۰۲۵ بهبود داد.

فراتر از هسته‌های OpenAI، اخبار محصول آوریل ۲۰۲۵ تأیید کرد که حالت Agent و پشتیبانی MCP درهای ورود مدل‌های خارجی GitHub Copilot از Google و Anthropic را باز کرده‌اند. اخیراً Windows Central گزارش داد که Gemini 2.5 Pro به طور عمومی برای مشترکان پرمیوم در دسترس قرار گرفته است و فهرست مدل‌های GitHub Copilot را باز هم گسترش داده است.

روش‌شناسی

این راهنما هر ورودی موجود در فهرست مدل‌های GitHub Copilot را به ماتریس وظایف پیشنهادی GitHub نگاشت می‌کند و ضریب‌های قیمت‌گذاری و داده‌های به‌روزرسانی‌های اخیر را روی آن می‌گذارد.

تحلیل / بحث

جدول رسمی مقایسه مدل‌ها، مدل‌های GitHub Copilot را به چهار دسته وظیفه تقسیم می‌کند: برنامه‌نویسی عمومی، ویرایش‌های تکراری سریع، استدلال عمیق و اشکال‌زدایی، و کارهای چندرسانه‌ای بصری. به عنوان مثال، GPT‑4.1 و Grok Code Fast 1 به عنوان مدل‌های عمومی توصیه شده‌اند، در حالی که o4‑mini و Gemini 2.0 Flash برای موارد حساس به تأخیر مناسب هستند. مدل‌های استدلال عمیق مانند GPT‑5، Claude Opus 4.1 و Gemini 2.5 Pro سرعت را فدای بینش معماری و پنجره‌های متنی طولانی‌تر می‌کنند. کارهای چندرسانه‌ای بصری امروز بیشتر روی GPT‑4o تکیه دارند، زیرا این مدل تنها مدل تولیدی GitHub Copilot است که پشتیبانی کامل از ورودی تصویر در افزونه‌های IDE دارد.

ضریب‌های درخواست پرمیوم نیز استراتژی انتخاب را شکل می‌دهند: Claude Opus 4.1 ده اعتبار برای هر درخواست هزینه دارد، در حالی که Gemini 2.0 Flash تنها ۰.۲۵ اعتبار هزینه دارد که انتخاب مدل‌های GitHub Copilot با توجه به بودجه را ضروری می‌کند. همچنین دسترسی به پلن‌ها متفاوت است؛ پلن رایگان فقط زیرمجموعه محدودی از مدل‌ها را با پنجاه درخواست چت در ماه ارائه می‌دهد، در حالی که پلن‌های Pro و بالاتر کل کاتالوگ و سهمیه‌های بزرگ‌تر را باز می‌کنند. این تفاوت‌ها توضیح می‌دهند که چرا بسیاری از تیم‌ها مدل‌های سنگین‌تر مانند Claude Opus 4 را برای بازبینی‌های نهایی نگه می‌دارند و در ویرایش روزمره از مدل‌های سبک‌تر استفاده می‌کنند.

حالت Agent نکته‌ای دیگر را برجسته می‌کند: مدل‌های GitHub Copilot که در استدلال زنجیره‌ای مانند GPT-5 mini یا o3 امتیاز بالایی دارند، می‌توانند به‌طور خودکار کد خود را مرور کرده و دستورات ترمینال را پیشنهاد دهند. توسعه‌دهندگانی که به دنبال ابزارهای آزاد هستند، ممکن است Gemini 2.5 Pro را در داخل Copilot انتخاب کنند زیرا همان مدل را می‌توان به‌صورت رایگان از طریق Google’s Gemini CLI فراخوانی کرد که بازتولید محلی را آسان‌تر می‌کند.

در کل، داده‌ها نشان می‌دهند که هیچ عضو واحدی از خانواده مدل‌های GitHub Copilot به‌طور جهانی بهترین نیست؛ تناسب مدل به زمینه، تحمل تأخیر، نیازهای استدلال و بودجه بستگی دارد. برای نمونه‌سازی سریع، o4-mini یا Gemini 2.0 Flash پاسخ‌های تقریباً فوری با هزینه اعتباری کم ارائه می‌دهند. هنگام اشکال‌زدایی مسائل چندفایلی، GPT-5 یا Claude Sonnet 3.7 استدلال عمیق‌تری ارائه می‌دهند، هرچند با ضریب هزینه بالاتر.

جلسات طراحی معماری از زمینه یک میلیون توکنی Gemini 2.5 Pro و تفکر ساختاریافته GPT-5 mini بهره می‌برند که نشان‌دهنده ماهیت تخصصی مدل‌های GitHub Copilot است. تیم‌هایی با بودجه شرکتی ممکن است روی GPT-4.1 استاندارد شده و هزینه‌ها را محدود کنند و در مواردی که بازگشت سرمایه توجیه‌کننده است، استفاده هدفمند از مدل‌های پرمیوم GitHub Copilot را اضافه کنند. برعکس، توسعه‌دهندگان فردی در طرح Free می‌توانند مدل‌های محدود GitHub Copilot در VS Code را با فراخوانی خارجی Gemini CLI تکمیل کنند و اکوسیستم‌ها را برای پوشش حداکثری ترکیب کنند.

نتیجه‌گیری

به طور خلاصه، گسترش مدل‌های GitHub Copilot انتخاب مدل را به بخشی اساسی از استراتژی جریان کاری توسعه مدرن تبدیل می‌کند. درک جداول مستندات، یادداشت‌های تغییرات و محدودیت‌های طرح، به کاربران امکان می‌دهد مدل‌های مناسب GitHub Copilot را برای هر موقعیت انتخاب کنند.

سؤالات متداول

س1: کدام مدل‌های GitHub Copilot برای وظایف روزمره برنامه‌نویسی توصیه می‌شوند؟

جدول مقایسه GitHub مدل‌های GPT-4.1 و Grok Code Fast 1 را به عنوان متعادل‌ترین مدل‌های GitHub Copilot برای برنامه‌نویسی و نوشتن روزمره معرفی می‌کند که تکمیل‌های سریعی بدون ضریب هزینه بالا ارائه می‌دهند.

س2: ضریب‌های درخواست پرمیوم چگونه بر هزینه مدل‌های GitHub Copilot تأثیر می‌گذارند؟

هر مدل GitHub Copilot تعداد متفاوتی از درخواست‌های پرمیوم را کسر می‌کند؛ به عنوان مثال، Claude Opus 4.1 ده اعتبار برای هر فراخوانی هزینه دارد در حالی که Gemini 2.0 Flash تنها 0.25 هزینه دارد، بنابراین انتخاب مدل‌های سبک‌تر می‌تواند سهمیه ماهانه را افزایش دهد.

س3: آیا کاربران طرح رایگان می‌توانند با Gemini 2.5 Pro داخل GitHub Copilot کار کنند؟

Gemini 2.5 Pro محدود به مشترکان Pro، Pro+، Business و Enterprise است، اما کاربران رایگان همچنان می‌توانند مدل را به صورت خارجی از طریق Google’s Gemini CLI فراخوانی کنند، طبق گزارش Windows Central در آگوست 2025.

س4: کدام مدل‌های GitHub Copilot در حال حاضر از ورودی‌های تصویری پشتیبانی می‌کنند؟

یادداشت تغییرات مارس 2025 GitHub اشاره می‌کند که GPT-4o در حال حاضر تنها مدل تولیدی GitHub Copilot با پشتیبانی کامل دیداری در VS Code و Visual Studio است.

س5: چه زمانی توسعه‌دهندگان باید به مدل‌های GitHub Copilot با استدلال عمیق مانند GPT-5 یا Claude Opus سوئیچ کنند؟

ماتریس وظایف رسمی مدل‌های GitHub Copilot با استدلال عمیق را برای بازسازی پیچیده، طراحی معماری یا اشکال‌زدایی چندفایلی توصیه می‌کند، جایی که تأخیر اضافی با تحلیل غنی‌تر جبران می‌شود.