GPT-6 AstraとClaude Fableの性能を引き出すハーネス「Fusion」が登場、Claude CodeやCodexで使う場合と同等の性能を示しつつコストを最大39％削減

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AIエージェントの「Devin」を開発するCognitionが、OpenAIの「GPT-6 Astra」やAnthropicの「Claude Fable」の性能を引き出すハーネス「Fusion」を開発しました。 Introducing Fusion in Devin Desktop & CLI | Cognition https://cognition.com/blog/local-fusion 最先端AIモデルは画像理解能力やツール使用能力を備えていますが、タスクによっては適切な処理ができず思考ループに陥ったしまう場合があります。AIモデルにツール使用のルールや条件分岐などの指示を与えるシステムが「ハーネス」で、ハーネスの種類によってAIモデルが発揮する能力は大きく変化します。Fusionは「計画とレビューを担当する最先端モデル」と「処理の実行を担当するコスト効率の高いモデル」を組み合わせて稼働させるシステムだと説明されていて、他のハーネスと比べて最大39％高い効率を実現するとアピールされています。

Cognitionは、最先端のモデルとしてGPT-6 AstraやClaude Fableを選び、コスト効率の高いモデルとして2026年9月11日に発表したばかりのコーディングモデル「 SWE-2 」を選ぶよう案内しました。特にClaude Fable 5.1と組み合わせると最良の結果が出るそうです。 以下が主要なハーネスとCognitionが案内する2つの組み合わせでベンチマークを実行した結果。「Claude Fable 5.1＋Claude Code」のスコアは62.2、「Claude Fable 5.1＋SWR-2＋Fusion」のスコアは61.7で、コストは「Claude Fable 5.1＋SWR-2＋Fusion」の方が36％低くなりました。GPT-6 Astraの場合も同様で、FusionはCodexと同等のスコアを達成しつつコストを39％削減できています。

AI分析企業のArtificial AnalysisおよびVals AIが実施した評価では、Fusionが最先端レベルの性能を維持しながら大幅なコスト削減を実現したことが示されました。

Fusionは「それぞれ独立したコンテキストとツールを持つ2つのエージェントを並行して実行する」というアイデアで高い性能を維持しているとのこと。モデル間で会話全てを渡すのではなく、概要、結果、フィードバックのみを交換するため、プロンプトキャッシュを最大限に活用できるそうです。

これにより、「ユーザーは最先端モデルと対話してAIエージェントの能力を最大限に利用する」「能力は高いがAIエージェントとしては完成度が低い低性能モデルを高性能モデルでリードする」といった仕組みが実現しています。 FusionはDevin DesktopおよびCLIで利用できます。

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