2026 年 10 月 7 日，微软宣布 GitHub Copilot 将支持本地模型，并按任务自动决定哪些工作留在你的电脑上、哪些发往云端。第二天，The New Stack 提出了公告没有回答的问题：到底有哪些内容会被发到云端？双方都有一定道理，而这个差别对有数据合规要求的团队很重要。
微软为 GitHub Copilot 宣布了什么？
Copilot CLI、Copilot 应用和 VS Code 将支持本地模型，预计 2026 年 10 月底前上线。公告由 Patrick Nikoletich（GitHub）和 Stuart Schaefer（Windows）在微软 Command Line 博客发布。
- 两种用法：
Auto模式由 Copilot 在本地模型和云端模型之间自动选择，或者手动指定本地模型。 - 模型：MAI Code 1.1 Flash，混合专家模型，总参数 1370 亿，激活参数 68 亿。量化后从 265 GB 缩小到 53 GB。
- 运行方式：通过 Windows ML 提供程序，或任何兼容 OpenAI 的本地端点。
- 首发硬件：搭载 NVIDIA RTX Spark 的 Windows 电脑，例如 Surface Laptop Ultra，最高 128 GB 统一内存。
- 同一天：Copilot 本地沙箱正式全面可用，可通过
/sandbox命令配置。
支持 Auto 模式的理由是什么？
让开发者不必在每个任务上做基础设施决策。公告原话很直接："With Auto, developers do not need to decide where each task should be run."
按照微软的说法，路由器在本地和云端之间切换时会考虑任务上下文和缓存状态，长对话中途也会切换。而且本地模型并不是玩具：量化版在 SWE-bench Verified 上得分 70.8%，完整版为 72.6%；在 Terminal-Bench 2.1 上为 66.29% 对 62.9%（微软自己的数据，2026 年 10 月 7 日）。能装进笔记本、只损失不到 2 分，这是很扎实的结果。
The New Stack 批评的是什么？
微软没有说明 Auto 模式会把多少仓库内容发到云端，开发者能否看到每次路由决策，也没有说明能否把 Auto 锁定为仅本地。Amanda Caswell 的报道（2026 年 10 月 8 日）总结道：数据政策严格的团队仍然不知道哪些内容离开了电脑。
公告本身也承认了核心问题："Local inference does not make the session offline." 报道还补充了三个影响日常使用的细节：
- 选择本地模型只让推理留在本机，代理的工具仍然可以发起网络请求。
- 远程 MCP 服务器不在本地沙箱范围内。
- 实测峰值内存为256K token 上下文下 75.5 GB。这排除了大多数只有 16 或 32 GB 内存的开发笔记本。
关于 Terminal-Bench 的提升，报道指出该测试集只有 89 个任务，差距约等于 3 个任务。它说明压缩没有损坏模型，但不能说明压缩让模型变得更好。
双方在哪些地方一致，哪些地方不一致？
| 要点 | 微软的说法 | 仍未回答 |
|---|---|---|
| 谁决定在哪里运行 | Auto 模式，按任务决定 | 能否看到每次决策 |
| 限制为仅本地 | 可以手动选择本地模型 | 能否把 Auto 锁定为仅本地 |
| 哪些内容发往云端 | "Local inference does not make the session offline" | 会附带多少历史记录和代码 |
| 工具的网络访问 | Shell 和本地 MCP 在系统沙箱中运行 | 远程 MCP 在本地沙箱之外 |
| 硬件 | 53 GB 权重，RTX Spark 最高 128 GB | 256K 下峰值 75.5 GB，普通笔记本跑不动 |
| 质量 | 量化版 SWE-bench Verified 70.8% | Terminal-Bench 的提升约等于 3 个任务 |
如何检查你的编程代理连接到了哪里？
在代理工作时查看该进程的网络连接。它无法告诉你每个请求里装了什么，但能显示一个"本地"会话是否在和互联网通信。
在 macOS 或 Linux 上，让代理在另一个终端里运行：
lsof -a -i -P -n -p "$(pgrep -f copilot | head -1)"在 Linux 上也可以用 ss：
sudo ss -tpn | grep -i copilot在 Windows 上，使用 PowerShell：
Get-NetTCPConnection -State Established |
Where-Object OwningProcess -in (Get-Process -Name *copilot*).Id |
Select-Object RemoteAddress, RemotePort, OwningProcess把 copilot 换成你所用代理的进程名。如果它只显示为 node，就按 PID 过滤。连接到 localhost 的是本地模型；任何外部地址都表示有流量离开了电脑，不管来自推理还是来自工具。
Verboo Code 的立场是什么？
自动路由是个好主意，但前提是可审计。在微软回答 The New Stack 提出的三个问题之前，对有数据政策的团队来说，稳妥的做法是：在被证明之前先把 Auto 模式当作云端；代码不能外传时，手动选择本地模型。
我们选择了与混合模式相反的路线：Verboo Code 运行在云端，没有在底层悄悄切换本地和云端的模式。每次会话的启动画面第二行就写明了这一点，格式为 ● provider · model · cloud，/model 会显示当前回答你的是哪个模型。模型不在你的电脑上，但你也不必猜测代码去了哪里。
我们在 GitHub Copilot vs Verboo Code 中对两款工具做过并排比较。
