微軟傳測試 Kimi K3 加入 Copilot,平價模型點樣壓低企業 token 帳單
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微軟傳測試 Kimi K3 加入 Copilot,平價模型點樣壓低企業 token 帳單

圖片:via TechNews 科技新報 — https://technews.tw/2026/07/21/microsoft-reportedly-looks-to-save-600-million-by-swapping-gpt-and-claude-for-kimi-k3-in-copilot/
TechLab 編輯部(譯)·

模型選擇會直接影響 Copilot Cowork 按量收費

微軟睇中嘅係成本彈性

TechNews 科技新報引述外媒報道,微軟正研究喺 Azure 提供 Moonshot AI 嘅 Kimi K3,同時評估佢適唔適合加入 Copilot Cowork。微軟未確認測試內容,亦冇話會換走 GPT 或 Claude,所以現階段較合理嘅理解,係 K3 有機會處理一啲唔使最高質素、但會食好多 token 嘅工作,唔代表 Copilot 全面轉用中國模型。

Microsoft 365 Copilot Cowork 介面展示多步驟工作任務

圖片:Microsoft

Cowork 用得愈耐,模型差價愈難忽略

Cowork 會拆解任務、搵 Microsoft 365 資料、呼叫工具,再反覆問模型,運作方式同普通問答差好遠。微軟已經改用 Copilot Credits 按量計費,模型、資料檢索、工具呼叫同運行時間都會計入消耗。對微軟嚟講,平價模型如果做到整理文件、初步分類、改格式同簡單程式工作,每一步平少少,成個流程加埋就可以慳返唔少推理成本;對企業 IT 嚟講,亦較易設定用戶上限,避免長任務燒走太多 credits。

「慳 6 億美元」暫時只可以當假設

TechNews 科技新報報道提到,轉用 Kimi K3 最多可能減少 6 億美元推理成本,但公開資料冇交代原本工作量、模型分配比例、Azure 硬件成本同計算期,微軟亦未正式確認呢個數。Kimi 官方 API 每 100 萬 input tokens 收 3 美元,命中 cache 就係 0.3 美元,output tokens 收 15 美元;呢份價目表只係 API 單價,唔等於 Copilot 最後向企業收取嘅 credits。

K3 有料,但未證明每項工作都抵用

Artificial Analysis 嘅獨立評估畀 Kimi K3 57 分,屬同價位模型入面較高水平,不過測試期間佢產生約 1.3 億 output tokens,差唔多係同組平均數兩倍。TechNews 科技新報亦引述該平台數據,指 K3 每項 Intelligence Index 任務平均成本約 0.94 美元,貴過 GPT-5.6 Terra 嘅 0.55 美元,但平過 GPT-5.6 Sol 嘅 1.04 美元。換句話講,K3 嘅標價可以平,若果完成同一項工作要用多好多 output tokens,最後張單未必平。

開放模型仲有一段實際距離

Moonshot 將 K3 定位成開放模型,規格包括 2.8 萬億參數、100 萬 token context window 同圖像輸入。不過截至 7 月 21 日,Artificial Analysis 仍標示模型權重未公開,企業暫時未能單靠下載權重自行託管。Azure 官方 Kimi 價目頁亦只列出 K2 Thinking、K2.5 同 K2.6,未見 K3。官方 benchmark 可以反映模型上限,但佢處理 Excel、Outlook、權限規則同公司內部文件時有幾穩,仍要等 Copilot 類工作負載嘅測試。

資料留邊度,要等實際部署方式確認

微軟文件寫明,日後由微軟自行託管同營運嘅其他模型,會跟現有 Microsoft 365 合約同資料保障承諾,資料唔會離開微軟環境;Cowork 亦沿用 Copilot 嘅資料駐留安排。不過呢段政策未有直接點名 Kimi K3。公司採購前要確認模型由邊個營運、prompt 同回應有冇另行保留、所屬 tenant 支援咩區域,再評估 Purview、審計紀錄同資料外洩防護設定。

香港公司而家可以點睇

微軟話 Cowork 已向全球 Microsoft 365 Copilot 客戶推出,但 K3 仲未出現喺官方模型清單,香港區亦冇獨立供應時間或價錢。用緊 Microsoft 365 嘅公司暫時毋須因為傳聞改採購方案,反而可以先睇清楚每類 Cowork 任務用幾多 credits。若果 K3 最終加入,最實際嘅比較會係同一批公司文件、同一套工具權限之下,完成率、總 token、處理時間同每次成功任務成本差幾多。


參考來源

本文根據原文及公開資料整理;資料有出入時,以原文及官方資料為準。

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