AI 日報： 微軟 OpenAI 解除獨佔、GitHub 改按量計費、小米開源MiMo-V2.5-Pro

AI 焦點日報：微軟與 OpenAI 解除雲端獨佔協議，GitHub Copilot 轉向按量計費，小米釋出兆級參數開源模型

今天的科技圈充滿了震撼彈與重大的商業策略調整。從雲端巨頭的聯盟重組，到開發者日常依賴的 AI 工具改變收費機制，再到開源社群迎來全新的強大模型。老實說，這些變動將直接影響未來的軟體開發與企業佈局。

接下來為大家梳理今天最重要的三大 AI 新聞焦點。

微軟與 OpenAI 的合作關係變了？來看這份新協議到底說了什麼

科技界最引人注目的聯盟，現在有了全新的遊戲規則。根據微軟官方最新發布的公告，微軟與 OpenAI 已經正式修改了雙方的合作協議。這份修訂後的合約帶來了極大的彈性，同時也宣告了 Azure 雲端獨佔局面的終結。

這究竟意味著什麼？這意味著 OpenAI 獲得了前所未有的自由度。Sam Altman 也在社群平台 X 上證實了這項更新，明確指出雖然微軟依然是他們首要的雲端合作夥伴，但 OpenAI 如今已經可以將自家的產品與服務部署到所有雲端平台上。

你懂的，這對整個雲端市場來說是個巨大的轉變。過去大家都習慣了 OpenAI 與微軟 Azure 的緊密綁定。現在這層非排他性的新關係，讓 OpenAI 能夠接觸到更廣泛的客戶群。雙方的財務結構也進行了大洗牌。微軟將不再向 OpenAI 支付營收分成。相對地，OpenAI 對微軟的營收分成支付將持續到 2030 年，並且設定了總額上限。此外，微軟對 OpenAI 智慧財產權的模型與產品授權將延續至 2032 年。

大家或許會好奇，雙方是不是準備分道揚鑣？其實不然。微軟依然是 OpenAI 成長過程中的主要股東。他們依然在擴建全新資料中心容量、研發下一代晶片以及將 AI 應用於網路安全等領域進行著野心勃勃的合作。給予彼此更多彈性，似乎是為了在當今競爭激烈的市場環境下，走得更長遠的一步。

開發者注意了，GitHub Copilot 計費方式即將迎來重大調整

話題從雲端巨頭的博弈，轉移到開發者每天都在使用的實用工具。GitHub 正式宣佈 Copilot 將迎來計費模式的根本性改變。從 2026 年 6 月 1 日開始，所有 GitHub Copilot 方案將全面過渡到按使用量計費的模式。

為什麼要做出這樣的改變？回顧過去一年，Copilot 已經從一個簡單的編輯器內建助手，進化成一個能夠執行長時間、多步驟程式碼編寫任務的強大平台。這種代理式 (Agentic) 的使用方式已經逐漸成為常態。伴隨而來的是極其龐大的運算與推理成本。過去，一個簡單的問答和長達數小時的自主寫程式任務，對使用者來說成本是一樣的。GitHub 一直在吸收這些不斷攀升的成本，但這種固定的進階請求模式已經無法長久維持。

新的計費方式引入了「GitHub AI Credits」點數系統。使用量將根據 Token 的消耗來計算，包含輸入、輸出以及快取 Token。不過大家先別太擔心，原有的基礎方案價格並沒有改變。例如，每月 10 美元的 Copilot Pro 方案將直接內含 10 美元等值的 AI 點數，企業版也維持原本的月費並提供對應的點數。

許多開發者最關心的一個問題是：基本的程式碼補全還能免費使用嗎？答案是肯定的。程式碼補全與 Next Edit 建議依然包含在所有方案中，完全不會消耗任何 AI 點數。

值得注意的是，過往當配額耗盡時，系統會自動降級到低成本模型的「備用體驗」將被取消。未來的用量將完全由剩餘點數和管理員的預算控制來決定。企業管理員現在擁有了更靈活的預算設定權限，可以將未使用的點數在組織內部集中管理，避免資源浪費。

小米開源發力，MiMo-V2.5-Pro 帶來百萬上下文與高效能運算

聊完了商用產品的計費變革，接下來看看開源界的新星。小米展現了強大的研發實力，正式推出了MiMo-V2.5-Pro 模型系列。這是一款開源的混合專家 (MoE) 語言模型，總參數來到了驚人的 1.02 兆，而活躍參數則為 420 億。

這款模型究竟強在哪裡？它特別針對要求極高的代理任務、複雜軟體工程以及長週期任務進行了最佳化。MiMo-V2.5-Pro 採用了創新的混合注意力架構，巧妙地將滑動窗口注意力 (SWA) 與全域注意力 (GA) 以 6:1 的比例交織在一起。這樣設計的好處非常直接，它大幅減少了近 7 倍的 KV 快取儲存空間，同時依然能維持極佳的長文本處理效能。

更讓人驚豔的是它的上下文長度。該模型支援高達 100 萬個 Token 的上下文視窗。這意味著它可以毫不費力地閱讀並理解整本厚重的技術手冊或龐大的程式碼庫。搭配其內建的三層多 Token 預測 (MTP) 模組，推理時的輸出速度足足提升了三倍。

對於想要親自測試底層能力的開發者，也可以直接取得MiMo-V2.5-Pro-Base 基礎模型 來進行微調。這款模型在 FP8 混合精度下完成了高達 27 兆個 Token 的預訓練，並透過多教師同策略蒸餾技術 (MOPD)，讓單一學生模型能夠精準吸收各領域專家模型的精華。這絕對是近期開源社群中最值得探索的強大工具之一。

問與答

Q：微軟跟 OpenAI 是不是準備拆夥了？ A： 絕對不是。微軟依然是 OpenAI 的主要雲端合作夥伴與主要股東。雙方不僅沒有拆夥，還將繼續在擴建新資料中心容量、研發下一代晶片與網路安全等充滿野心的領域進行深度合作。這份新協議只是讓雙方的運作更有彈性。

Q：這份非獨佔協議對一般企業或開發者有什麼實質好處？ A： 最大的好處是**「選擇的自由」**。過去 OpenAI 的產品主要綁定微軟 Azure，但現在合約轉為「非獨佔」授權。這意味著 OpenAI 如今可以將其產品與服務提供給任何雲端平台的客戶。對企業來說，未來部署 AI 應用時將不再受限於單一雲端供應商，可以更靈活地選擇適合自己的基礎設施。

Q：改為按量計費後，我平時用的「程式碼補全」還能免費嗎？ A： 可以的！基本的「程式碼補全（Code completions）」與「Next Edit 建議」依然包含在所有方案中，完全不會消耗任何 GitHub AI Credits 點數。只有當您執行長時間的自主寫程式任務，或是大量使用代理（Agentic）功能時，才會嚴格根據輸入、輸出與快取的 Token 數量來扣除點數。

Q：企業如果擔心員工過度使用導致預算爆表，有什麼防範機制嗎？ A： GitHub 這次為企業管理員設計了更強大的預算控制權限。管理員可以針對企業、成本中心甚至單一使用者層級設定預算。更棒的是，未使用的點數可以在組織內部「集中管理（pooled）」，避免資源浪費。如果點數用盡，管理員可以自行選擇是要允許以公開費率產生額外費用，還是直接設定支出上限（cap spend）。

Q：總參數高達 1.02 兆，這款開源模型跑起來會不會非常吃資源？ A： 雖然總參數驚人，但 MiMo-V2.5-Pro 採用了混合專家（MoE）架構，實際活躍參數只有 420 億。更重要的是，它採用了創新的「混合注意力架構」，將滑動窗口注意力（SWA）與全域注意力（GA）以 6:1 的比例交織，這使得 KV 快取儲存空間大幅減少了近 7 倍。

Q：這款模型最強的應用場景是什麼？ A： 根據官方說明，MiMo-V2.5-Pro 最強大之處在於處理極高要求的「代理任務（agentic tasks）」、複雜軟體工程以及長週期任務。它在訓練過程中整合了多教師同策略蒸餾（MOPD）技術，因此能夠在 100 萬 Token 的超長上下文中，維持涵蓋數千次工具呼叫的複雜軌跡，並展現極強的指令遵循能力。此外，內建的三層多 Token 預測（MTP）模組，還讓推理輸出速度提升了三倍。