Microsoft 365 Copilot和DeepSeek都是旨在帮助用户的AI工具，但它们的方法和功能差异很大。
Microsoft 365 Copilot
**积极的性质：Microsoft 365 Copilot设计为主动，这意味着它与Microsoft 365应用程序积极集成，以实时帮助用户。它可以生成内容，总结文档并根据用户的工作上下文提供建议。 Copilot使用大型语言模型(LLM)(例如GPT-4)来理解和生成内容，利用Microsoft Graph进行基于用户工作数据的个性化响应[1] [4]。这种积极主动的方法使Copilot可以预测和协助Microsoft生态系统中的任务，例如Word中的起草文档，建议在Excel中的公式，并在Outlook [1]中汇总电子邮件线程。
**集成和自动化：Copilot的主动性质还涉及在不同的Microsoft应用程序中自动执行任务。例如，它可以将Word文档转换为PowerPoint演示文稿，或将其连接到CRM系统以将客户数据拉到通信中[4]。这种集成使用户可以通过自动化重复任务并根据其特定业务环境提供见解来更有效地工作。
DeepSeek
**反应性方法：另一方面，DeepSeek更具反应性。它着重于高级推理功能，逐步解决复杂的问题，并提供逻辑上正确的响应[2]。 DeepSeek的方法围绕详细的分析和解释，使其特别擅长数学，编码和科学问题解决[2]。虽然输出令牌的速度更快，但DeepSeek需要花费一些时间才能通过一系列推理来提供答案，这可能会对某些任务进行艰苦的努力[3]。
**推理和解释：DeepSeek的反应性质以解释其推理过程的能力强调了。这使得对需要深入了解基本逻辑的任务很有价值，例如代码调试和研究帮助[5]。 DeepSeek的方法更多地是在提供详细的解释和解决方案，而不是预期用户需求或在多个平台上自动化任务。
＃＃ 比较
- 集成与专业化：Copilot与Microsoft 365应用程序深入集成，使其积极主动协助用户跨各种任务。相反，DeepSeek专门研究高级推理和解决问题，重点是提供详细的解释，而不是与多个平台集成。
- 速度和效率：虽然DeepSeek在生成代币时更快，但对于复杂的任务而言，其逐步推理过程可能会较慢。 Copilot与Microsoft应用程序更加集成，在Web信息检索等任务中提供更快，更一致的帮助[3]。
- 审查和敏感性：DeepSeek审查某些主题，尤其是与敏感的政治问题有关的话题，而Copilot的此类担忧较少，但仍然遵守围绕敏感主题的准则和敏感性[3]。
总而言之，Copilot的主动性质集中在Microsoft生态系统中的集成和自动化围绕，而DeepSeek的反应性方法则侧重于高级推理和详细的解释，使其适合不同类型的任务和用户需求。
引用：
[1] https://learn.microsoft.com/en-us/copilot/microsoft-365/microsoft-365-copilot-overview
[2] http://www.ascentt.com/everything-you-need-to-new-bout-deepseeks-rounconing-focused-llm/
[3] https://www.androidauthority.com/deepseek-vs-copilot-3520404/
[4] https://blogs.microsoft.com/blog/2023/03/16/introducing-microsoft-365-copilot-your-copilot-copilot-for-work/
[5] https://www.forbes.com/sites/geruiwang/2025/01/30/deepseek-redeek-redefines-with-with-with-with-with-with-reasonable-reasoning-reasoning-and-open-innovation/
[6] https://www.byteplus.com/en/topic/386814
[7] https://www.microsoft.com/en-us/microsoft-365/copilot
[8] https://news.darden.virginia.edu/2025/01/29/qa-what-what-what-is-deepseek-the-bargain-ai-ai-ai-ai-roiling-the-stock-market/