# GitHub Copilot 的模型托管

了解如何为 GitHub Copilot 托管不同的 AI 模型。

GitHub Copilot 可以使用各种 AI 模型。 本文介绍如何托管和提供这些模型。

## OpenAI 模型

用于：

* GPT-5 微型
* GPT-5.3-Codex
* GPT-5.4
* GPT-5.4 微型
* GPT-5.4 nano
* GPT-5.5
* GPT-5.6 Luna
* GPT-5.6 Sol
* GPT-5.6 Terra

这些模型由 OpenAI 和 GitHub 的 Azure 基础结构托管。

OpenAI 做出 [以下数据承诺](https://openai.com/enterprise-privacy/)： *我们 \[OpenAI] 不会根据客户业务数据训练模型*。 数据处理遵循 OpenAI 的企业隐私评论。

GitHub 使用 OpenAI 维护 [零数据保留协议](https://platform.openai.com/docs/guides/your-data) 。

GitHub Copilot模型处理的所有输入请求和输出响应将继续通过GitHub Copilot的内容筛选系统。 这些筛选器包括检查公共代码匹配（在应用时）及检测和阻止有害或冒犯性内容的机制。

## Anthropic 模型

用于：

* 克劳德·海库 4.5
* 克劳德十四行诗 4.5
* 克洛德十四行诗 4.6
* Claude Sonnet 5
* 克洛德作品4.5
* 克洛德作品4.6
* 克劳德·奥普斯 4.7
* Claude Opus 4.8
* Claude Opus 4.8 （快速模式） （预览版）
* 克劳德·奥普斯 5
* 克劳德寓言 5

> \[!WARNING]
> 使用 克劳德寓言 5时，Anthropic保留数据（包括提示和输出）以操作检测有害用途的安全分类器。
> GitHub Copilot 中的其他 Claude 模型仍受 GitHub 的现有数据保留协议约束，具体如下所述。 企业和企业用户需要启用 克劳德寓言 5 模型，使其可供组织使用。 您可以在其[服务特定条款](https://www.anthropic.com/legal/service-specific-terms)的 F 部分中，详细了解 Anthropic 针对该模型的数据处理做法。

这些模型由 Amazon Web Services、人类SBC和谷歌云平台托管。
GitHub 具有提供商协议，以确保数据不被用于训练。 下面列出了每个提供商的其他详细信息：

* Amazon Bedrock：亚马逊作出[以下数据承诺](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/data-protection.html)：*Amazon Bedrock 不会存储或记录你的提示和补全。Amazon Bedrock 不使用你的提示和完成来训练任何 AWS 模型，也不会将它们分发给第三方*。

<!-- markdownlint-disable GHD046 -->

* Anthropic PBC：GitHub 与 Anthropic 保持[零数据保留协议](https://privacy.anthropic.com/en/articles/8956058-i-have-a-zero-retention-agreement-with-anthropic-what-products-does-it-apply-to)，用于 GitHub Copilot 中普遍可用的 Anthropice 特征。 测试版或 公开预览 中的一些 Anthropic 功能（包括通过消息 API 进行的工具搜索）不在本协议范围内。 对于这些功能，根据[Anthropic的ZDR文档](https://platform.claude.com/docs/en/build-with-claude/zero-data-retention)，Anthropic可能会保留数据。
  GitHub 将更新此页面，因为 ZDR 覆盖范围发生更改。

<!-- markdownlint-enable GHD046 -->

* Google Cloud：[作为其服务条款的一部分，Google 承诺不就 GitHub 数据进行培训](https://cloud.google.com/vertex-ai/generative-ai/docs/data-governance)。               此外，GitHub 不会被即时记录用于滥用监测。

为了提供更好的服务质量并减少延迟，GitHub 使用[提示缓存](https://platform.claude.com/docs/en/build-with-claude/prompt-caching)。 可以阅读有关 [Anthropic PBC](https://docs.anthropic.com/en/docs/build-with-claude/prompt-caching)、[Amazon Bedrock](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/prompt-caching.html) 和 [Google Cloud](https://cloud.google.com/vertex-ai/generative-ai/docs/partner-models/claude-prompt-caching) 上的提示缓存的详细信息。

使用 Claude 时，输入提示和输出完成将继续经过 GitHub Copilot 的内容筛选器，进行公共代码匹配（如果应用），以及针对有害或冒犯性内容的筛选。

## Google 模型

用于：

* Gemini 2.5 专业版
* 双子座 3 闪存
* 双子座 3.1 专业版
* Gemini 3.5 Flash
* Gemini 3.6 Flash

GitHub Copilot 使用双子座 3.1 专业版、双子座 3 闪存和Gemini 2.5 专业版，这些都托管在Google Cloud Platform（GCP）上。 使用 Gemini 模型时，系统会将提示和元数据发送到 GCP，这会做出 [以下数据承诺](https://cloud.google.com/vertex-ai/generative-ai/docs/data-governance)： *Gemini 不使用提示或其响应作为数据来训练其模型。*

为了提供更好的服务质量并减少延迟，GitHub 使用[提示缓存](https://cloud.google.com/vertex-ai/generative-ai/docs/data-governance#customer_data_retention_and_achieving_zero_data_retention)。

使用 Gemini 模型时，输入提示和输出补全将继续通过 GitHub Copilot 的内容筛选器运行，以匹配公共代码和过滤有害或冒犯性内容（如果适用）。

## xAI 模型

用于：

* Grok 4.5

这些模型托管在 xAI 上。 xAI 在Grok 4.5GitHub Copilot零数据保留 API 策略下运行。 这意味着 xAI 会提交该用户内容（发送到模型的输入以及模型生成的输出）：

不会出现以下情况\*\*\*\*：

* 出于任何目的（包括人工评审）记录
* 保存到磁盘或以任何形式保留，包括以元数据形式保留
* xAI 人员可访问
* 用于模型训练

只会出现以下情况\*\*\*\*：

* 临时存在于 RAM 中，时长为处理并响应每个请求所需的最短时间
* 传送响应后立即从内存中删除

在使用 xAI 时，输入提示和输出完成将继续通过 GitHub Copilot 的公共代码匹配内容筛选器（在应用时）以及有害或冒犯内容的筛选器进行处理。

有关详细信息，请参阅 [xAI 网站上的 xAI 企业服务条款](https://x.ai/legal/terms-of-service-enterprise) 。

## Microsoft模型

用于：

* MAI-Code-1-Flash
* 猛龙迷你

MAI-Code-1-Flash 是由 Microsoft 提供的第一方模型，托管在 GitHub 的 Azure 租户中。

GitHub 不使用 Copilot业务 或 Copilot Enterprise 客户数据来训练 AI 模型。 对于单个订阅者免费Copilot（、Copilot Pro和Copilot Pro+Copilot Max用户），GitHub可以使用Copilot交互数据，包括提示（输入）、建议（输出）和会话期间Copilot生成的代码片段，以根据 [GitHub 一般隐私声明](/zh/site-policy/privacy-policies/github-general-privacy-statement) 和适用的用户设置训练和改进 AI 模型。 单个订阅者可以选择不让其数据用于 AI 模型训练。 若要管理此设置，请参阅 [以个人订阅者身份管理 GitHub Copilot 策略](/zh/enterprise-cloud@latest/copilot/how-tos/manage-your-account/manage-policies#model-training-and-improvements)。

MAI-Code-1-Flash通过位于GitHub租户内的 Microsoft Azure AI Foundry 提供，并受GitHub针对该部署的数据处理配置约束。 有关如何处理、保留和保护Azure AI Foundry上提供的模型的数据、隐私和安全性的详细信息，请参阅Microsoft文档中[Azure销售的 Foundry 模型的数据、隐私和安全性](https://learn.microsoft.com/en-us/azure/foundry/responsible-ai/openai/data-privacy?tabs=azure-portal)。

使用 MAI-Code-1-Flash 时，输入提示和输出完成将继续经过 GitHub Copilot 的内容筛选器，进行公共代码匹配（如果应用），以及针对有害或冒犯性内容的筛选。

## 开放式权重模型

开放权重模型的权重可公开获取。 这些模型托管在位于美国的 Azure AI Foundry 基础设施上，该基础设施由 GitHub 和 Microsoft 管理。 客户提示和响应不会发送给原始模型开发人员。

### Moonshot AI 模型

用于：

* Kimi K2.7 代码

Kimi K2.7 代码 由 Moonshot AI 开发。 它是一个开放权重模型。
GitHub 的内容筛选适用，但在启用它之前，您应先查看 [Kimi K2.7 代码 模型卡](https://huggingface.co/moonshotai/Kimi-K2.7-Code) 并自行进行评估。

使用 Kimi K2.7 代码 时，输入提示和输出完成将继续经过 GitHub Copilot 的内容筛选器，进行公共代码匹配（如果应用），以及针对有害或冒犯性内容的筛选。

## 内联建议

内联建议（包括虚影文本和下一个编辑建议）由托管在 Azure 上的模型为 Copilot业务 和 Copilot Enterprise 计划提供支持。
免费Copilot 和 Copilot学生 用户模型托管在烟花 AI 上。