# Размещение моделей для GitHub Copilot Узнайте, как размещаются различные модели ИИ для GitHub Copilot. GitHub Copilot может использовать различные модели ИИ. В этой статье объясняется, как размещаются и обслуживаются эти модели. ## Модели OpenAI Область использования: * GPT-5 mini * GPT-5.3-Codex * GPT-5.4 * GPT-5.4 mini * GPT-5.4 nano * GPT-5.5 * GPT-5.6 Luna * GPT-5.6 Sol * GPT-5.6 Terra Эти модели размещены на OpenAI и Azure инфраструктуре GitHub. OpenAI берёт [на себя следующее обязательство по данным](https://openai.com/enterprise-privacy/): *мы \[OpenAI] не обучаем модели на основе бизнес-данных клиентов*. Обработка данных следует комментариям OpenAI по корпоративной конфиденциальности. GitHub поддерживает [соглашение о нулевом хранении данных](https://platform.openai.com/docs/guides/your-data) с OpenAI. Все запросы на ввод и выходные ответы, обработанные моделями GitHub Copilot, продолжают проходить через системы фильтрации контента GitHub Copilot. Эти фильтры включают проверку совпадений публичного кода (при применении), а также механизмы обнаружения и блокировки вредного или оскорбительного контента. ## Антропические модели Область использования: * Claude Haiku 4.5 * Claude Sonnet 4.5 * Claude Sonnet 4.6 * Claude Sonnet 5 * Claude Opus 4.5 * Claude Opus 4.6 * Claude Opus 4.7 * Claude Opus 4.8 * Claude Opus 4.8 (fast mode) (preview) * Claude Opus 5 * Claude Fable 5 > \[!WARNING] > Когда используется Claude Fable 5, Anthropic сохраняет данные, включая подсказки и выходы, для работы классификаторов безопасности, выявляющих вредоносное использование. Другие модели Claude GitHub Copilot остаются подпадают под GitHubсуществующие соглашения о хранении данных, как указано ниже. Корпоративные и бизнес-пользователи должны включить модель Claude Fable 5 , чтобы сделать её доступной для вашей организации. Подробнее о практиках обработки данных Anthropic для этой модели вы можете прочитать в разделе F их [Service Specific Terms](https://www.anthropic.com/legal/service-specific-terms). Эти модели размещены на Amazon Web Services, Anthropic PBC и Google Cloud Platform. GitHub имеет соглашения с поставщиками, чтобы гарантировать, что данные не используются для обучения. Ниже приведены дополнительные сведения о каждом поставщике: * Amazon Bedrock: Amazon выполняет [следующие обязательства](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/data-protection.html) по данным: *Amazon Bedrock не хранит или регистрирует запросы и завершения. Amazon Bedrock не использует ваши запросы и завершения для обучения моделей AWS и не распространяет их третьим лицам*. * Anthropic PBC: GitHub поддерживает [соглашение о нулевом хранении данных](https://privacy.anthropic.com/en/articles/8956058-i-have-a-zero-retention-agreement-with-anthropic-what-products-does-it-apply-to) с Anthropic для общедоступных антропических функций в GitHub Copilot. Некоторые функции Anthropic в бета-версии или Публичный предварительный просмотр— включая поиск по инструментам через API Messages — не подпадают под действие этого соглашения. Для этих функций данные могут сохраняться Anthropic в соответствии с [документацией ZDR от Anthropic](https://platform.claude.com/docs/en/build-with-claude/zero-data-retention). GitHub буду обновлять эту страницу по мере изменений покрытия ZDR. * Google Cloud: [Google обязуется не обучать по данным GitHub в рамках условий обслуживания](https://cloud.google.com/vertex-ai/generative-ai/docs/data-governance). GitHub также не подлежит своевременному логированию для мониторинга насилия. Для повышения качества сервиса и снижения задержки GitHub используется [кэширование prompt](https://platform.claude.com/docs/en/build-with-claude/prompt-caching). Дополнительные сведения о кэшировании запросов можно узнать в [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) и [Google Cloud](https://cloud.google.com/vertex-ai/generative-ai/docs/partner-models/claude-prompt-caching). При использовании Claudeзапросы ввода и завершения выхода продолжают проходить GitHub Copilotчерез фильтры содержимого для сопоставления публичного кода, а также фильтры для вредного или оскорбительного контента. ## Модели Google Область использования: * Gemini 3.1 Pro * Gemini 3.5 Flash * Gemini 3.6 Flash * Gemini 3.7 Flash GitHub Copilot использует Gemini модели, размещенные на Google Cloud Platform (GCP). При использовании Gemini моделей подсказки и метаданные отправляются в GCP, который делает [следующее обязательство по данным](https://cloud.google.com/vertex-ai/generative-ai/docs/data-governance): *Gemini не использует ваши подсказки или их ответы как данные для обучения своих моделей.* Для повышения качества сервиса и снижения задержки GitHub используется [кэширование prompt](https://cloud.google.com/vertex-ai/generative-ai/docs/data-governance#customer_data_retention_and_achieving_zero_data_retention). При использовании Gemini моделей вводные запросы и завершения выхода продолжают проходить GitHub Copilotчерез фильтры содержимого для сопоставления публичного кода, а также фильтры для вредного или оскорбительного контента. ## Модели xAI Область использования: * Grok 4.5 * Grok 4.6 Эти модели размещены на xAI. xAI работает с этими моделями в соответствии с GitHub Copilot политикой API хранения данных нулевой. Это означает, что xAI фиксирует содержимое пользователя (как входные данные, отправленные в модель, так и выходные данные, созданные моделью): Не\*\* будет\*\*: * Зарегистрировано для любой цели, включая проверку человека * Сохранено на диск или сохранено в любой форме, включая метаданные * Доступно сотрудникам xAI * Используется для обучения моделей Будет **только**: * Временно существуют в ОЗУ для минимального времени, необходимого для обработки и реагирования на каждый запрос * Немедленно удалить из памяти после доставки ответа При использовании xAI запросы ввода и завершения выхода продолжают проходить GitHub Copilotчерез фильтры содержимого для сопоставления публичного кода, наряду с фильтрами для вредного или оскорбительного контента. Для получения дополнительной информации ознакомьтесь [с условиями обслуживания xAI для предприятий](https://x.ai/legal/terms-of-service-enterprise) на веб-сайте xAI. ## Модели Майкрософт Область использования: * MAI-Code-1-Flash * MAI-Code-1.1-Flash * Raptor mini MAI-Code-1-Flashи MAI-Code-1.1-Flash являются сторонними моделями Microsoft, размещенными на Azure в GitHubклиенте. GitHub не использует Copilot Business данные Copilot Enterprise клиентов для обучения моделей ИИ. Для отдельных подписчиков (Copilot Free и Copilot ProCopilot Pro+Copilot Maxпользователей)GitHub могут использовать Copilot данные взаимодействия, включая запросы (входные данные), предложения (выходные данные) и фрагменты кода, созданные во время Copilot сеансов для обучения и улучшения моделей ИИ, в соответствии с нашими параметрами [Общие заявления о конфиденциальности GitHub](/ru/site-policy/privacy-policies/github-general-privacy-statement) и применимыми параметрами пользователей. Отдельные подписчики могут отказаться от использования данных, используемых для обучения модели искусственного интеллекта. Сведения об управлении этим параметром см. в разделе [Управление политиками GitHub Copilot как индивидуального абонента](/ru/copilot/how-tos/manage-your-account/manage-policies#model-training-and-improvements). MAI-Code-1-Flashи MAI-Code-1.1-Flash обслуживаются в microsoft Azure AI Foundry в GitHubклиенте и подвергаются GitHubнастройке обработки данных для этого развертывания. Дополнительные сведения о том, как данные обрабатываются, сохраняются и защищаются для моделей, обслуживаемых на Azure AI Foundry, см. в разделе ["Данные, конфиденциальность и безопасность для моделей Foundry", проданных Azure](https://learn.microsoft.com/en-us/azure/foundry/responsible-ai/openai/data-privacy?tabs=azure-portal) в документации по Microsoft. При использовании MAI-Code-1-Flash или MAI-Code-1.1-Flashвводе запросов и завершения выходных данных продолжают выполняться через GitHub Copilotфильтры содержимого для сопоставления общедоступного кода, а также для вредного или оскорбительных содержимого. ## Модели с открытым весом Открытые модели имеют общедоступные весы. Размещение отличается от модели и описано в разделах ниже. Запросы и ответы клиентов не отправляются оригинальным разработчикам модели. ### Модели ИИ на лунном выстреле Область использования: * Kimi K2.7 Code * Kimi K3 Kimi K2.7 Code и Kimi K3 были разработаны ИИ Moonshot. Они представляют собой модели с открытым весом, которые могут быть менее выровнены, чем другие Copilot модели, с повышенным риском географического смещения. Перед включением любой модели просмотрите [карточкуKimi K2.7 Code модели](https://huggingface.co/moonshotai/Kimi-K2.7-Code) или [карточкуKimi K3 модели](https://huggingface.co/moonshotai/Kimi-K3) и запустите собственные оценки перед включением. Kimi K2.7 Codeразмещается в инфраструктуре Azure AI Foundry, управляемой и MicrosoftGitHub. Kimi K3 размещается в GitHub ИИ Fireworks. Обе модели охватываются нулевыми соглашениями о хранении данных с поставщиками услуг размещения. Фейерверк ИИ и Azure AI Foundry не используют запросы или завершения для обучения моделей, а запросы и завершения не отправляются в ИИ Moonshot. GitHub не использует Copilot Business данные Copilot Enterprise клиентов для обучения моделей ИИ. Для отдельных подписчиков (Copilot Free и Copilot ProCopilot Pro+Copilot Maxпользователей)GitHub могут использовать Copilot данные взаимодействия, включая запросы (входные данные), предложения (выходные данные) и фрагменты кода, созданные во время Copilot сеансов для обучения и улучшения моделей ИИ, в соответствии с нашими параметрами [Общие заявления о конфиденциальности GitHub](/ru/site-policy/privacy-policies/github-general-privacy-statement) и применимыми параметрами пользователей. Отдельные подписчики могут отказаться от использования данных, используемых для обучения модели искусственного интеллекта. Сведения об управлении этим параметром см. в разделе [Управление политиками GitHub Copilot как индивидуального абонента](/ru/copilot/how-tos/manage-your-account/manage-policies#model-training-and-improvements). При использовании Kimi K2.7 Code или Kimi K3входных запросах и завершения выходных данных продолжают выполняться через GitHub Copilotфильтры содержимого. ## Встроенные рекомендации Встроенные предложения, включая текст-призрак и предложения по следующим редактированию, поддерживаются моделями, размещёнными на Azure для планов Copilot Business и Copilot Enterprise. Copilot Free а Copilot Student пользовательские модели размещены на Fireworks AI.