主要AI服务商对比一览

下表直接对比了十家最知名的AI服务商。百分比数值有意保持简单，反映的是基于四项标准的直观评估：不具备专业知识的人使用起来有多容易？从德国用户的角度看，数据保护做得如何？性价比如何？功能范围（文本、图像、语音、视频等）有多全面？

这些数值是简化的编辑评估，仅供大致参考——不是科学测量结果，也不构成法律建议。若涉及敏感数据的商业用途，请始终查阅相应的服务商文章以及最新的合同条款。

四项标准分别代表什么

易用性

没有技术背景的人能多快上手？大多数主流服务商在这一点上表现相似，因为基本原理——输入问题、获得答案——差别不大。

数据保护/GDPR合规性

这项指标的差异最为明显。关键在于企业的注册地和服务器所在地：像Mistral AI这样总部位于欧盟的服务商，不需要依赖国际补充协议；而美国服务商则依赖《欧盟-美国数据隐私框架》或标准合同条款。对于服务器位于欧盟和美国以外地区（例如中国）的服务商，在处理个人信息或商业敏感数据时应格外谨慎。

性价比

花的钱能换来多少功能？像Meta AI或DeepSeek这类免费或非常便宜的产品，在这一项上自然表现出色，即便它们在其他方面需要做出取舍。

功能范围

产品的覆盖面有多广——仅是纯文本回答，还是同时支持图像、语音、视频，以及独立完成多步骤任务的能力？

十大服务商简明概览

OpenAI——ChatGPT

人工智能领域最知名的名字。ChatGPT在同一款产品中覆盖文本、图像、语音和视频，OpenAI也在不断快速迭代更新。关于价格和数据保护的所有细节，请参见OpenAI服务商文章，各个具体模型版本则在ChatGPT模型页面中讲解。

Anthropic——Claude

Anthropic由多位前OpenAI员工创立，格外注重安全性。Claude在处理长文本和文档方面被认为格外可靠。更多内容请参见Anthropic服务商文章以及Claude模型页面。

Google——Gemini

Gemini深度融入Gmail、Google文档和搜索之中，对于本就活跃在Google生态系统里的用户来说尤为方便。详情请参见Google服务商文章以及Gemini模型页面。

Microsoft——Copilot

Copilot直接内置于Windows、Word、Excel、Outlook和Teams之中，因此在传统办公场景中表现尤为出色。更多内容请参见Microsoft服务商文章以及Copilot模型页面。

xAI——Grok

Grok与X平台紧密结合，因此在处理时事热点话题方面格外及时。详情请参见xAI服务商文章以及Grok模型页面。

Meta——Meta AI与Llama

Meta AI免费直接内置于WhatsApp、Instagram和Facebook中，依靠广告而非订阅盈利。其底层技术Llama还可以自行部署运行。更多内容请参见Meta服务商文章以及Llama模型页面。

DeepSeek

这家中国服务商以极具竞争力的价格和在逻辑推理、编程任务上的强劲表现见长，但由于服务器位于中国，受到德国数据保护机构的严格审查。包含所有模型（V3、R1、V4）的详细信息请参见DeepSeek文章。

Mistral AI

这家法国企业是欧洲对美国和中国AI巨头最重要的本土回应，尤其在数据保护方面表现突出，因为用户可以选择在欧盟境内的服务器。包含所有模型（Large、Medium、Small）的详细信息请参见Mistral AI文章。

Perplexity AI

Perplexity的运作方式更像一台”答案机器”，而不是传统聊天机器人：每一条陈述都会附上信息来源。详情请参见Perplexity服务商文章以及Perplexity模型页面。

Moonshot AI——Kimi

Kimi是中国企业Moonshot AI推出的聊天机器人，凭借开放可用的Kimi K2模型在国际上广为人知，该模型在编程和智能体任务方面表现尤为突出。与DeepSeek类似的是：在标准使用模式下，数据会存储在中国的服务器上。详情请参见Kimi服务商文章以及Kimi模型页面。

哪种服务商适合哪类需求？

关于AI模型的常见问题

AI服务商和AI模型有什么区别？

服务商是指企业本身，例如OpenAI或Google。模型则是背后真正的技术，可以应用在一个或多个产品之中——以OpenAI为例，产品名称是ChatGPT，而底层模型则有自己的名字，比如GPT-5.6。

哪种AI最好？

这个问题没有统一答案。根据任务类型、预算和数据保护要求的不同，各服务商的表现也各有优劣——上方的对比表格可作为初步参考，各篇详细文章则提供更多细节。

这些AI服务商在德国都是合法使用的吗？

基本上是的，上述服务商都不存在全面禁令。但对于服务器位于欧盟以外的个别服务商，在处理个人信息或商业敏感数据时应格外谨慎——具体细节请参见各自的服务商文章。

要获得好的效果，是否必须付费？

不一定。多家服务商都提供实用的免费版本，例如Meta AI、DeepSeek、Kimi，以及ChatGPT、Gemini和Copilot的基础版本。如果需要经常使用或有更高要求，通常值得选择一款价格适中的入门订阅。

这与Lukinski有什么关系？

作为一家房地产企业，我们自身也在深入研究人工智能——例如Lukinski AI，我们自主研发、在德国本地托管的房地产问题AI助手。本专题额外梳理了市场上主流的通用AI服务商，帮助您在了解我们自身产品之外，也能做出明智的选择。

Kimi背后是谁？Moonshot AI的发展历程

• Kimi官网
• Moonshot AI官网

Moonshot AI于2023年3月在北京成立。其创始人之一是杨植麟，他在卡内基梅隆大学取得博士学位，曾参与撰写XLNet和Transformer-XL等知名语言模型论文，是该领域颇具声望的AI研究者。他与其他联合创始人一起创办了这家公司，在中国媒体报道中，该公司常与字节跳动、OpenAI相提并论，被视为格外具有野心的AI创业公司代表。

在资金方面，Moonshot AI获得了阿里巴巴、腾讯等科技巨头以及IDG资本等投资机构的支持。公司估值在短时间内大幅攀升：从创立之初约3亿美元，到2024年初约25亿美元，再到2026年初据报道达到数十亿美元规模。由此，Moonshot AI已成为中国估值最高的民营AI企业之一。

从小众聊天机器人到国际关注的模型

Kimi最初是以中文聊天机器人的身份走入公众视野。真正实现国际突破是在2025年夏季，当时推出的Kimi K2模型系列以参数规模庞大的开源模型形式发布，并在业内引发广泛关注——因为它在编程任务和智能体（Agent）能力的基准测试中，表现足以与西方厂商价格高得多的模型相抗衡。

Kimi作为产品：聊天应用、智能体模式与API

对大多数用户而言，Kimi首先是kimi.com上的网页版及应用界面。在这里，该模型可以像一款普通聊天机器人那样，用于文本处理、翻译、资料检索或编程任务。自2025年秋季起，Moonshot AI还额外推出了一种增强型智能体模式，在相关报道中被称为“OK Computer”或“Kimi Work”。

智能体模式

在这一模式下，Kimi能够自主完成多步骤任务：它可以在网络上进行检索、制作表格及简单的多页网页，还能执行Python代码，据Moonshot AI介绍，甚至可以同时读取数十个文件。对于房地产管理领域的业务人员来说，这理论上意味着可以一次性汇总大量文件——例如多份公摊费用结算单或推介材料草稿。需要注意的是：所有上传的内容都会在Moonshot AI的服务器上处理，具体细节详见下文。

通过API使用Kimi

开发者和企业也可以通过自有的应用程序接口（API）调用Kimi模型，例如将其集成到现有的CRM系统或文档管理软件中。这一接口既由Moonshot AI直接提供，也有多家第三方服务商提供，用户可以借助这些渠道，在自有或欧洲的云基础设施上运行开放的模型权重。这正是与单纯聊天使用之间的关键区别：谁自行托管开放权重，谁就能自主决定数据存放的位置。

要点提示：Kimi并非“单一”产品，而是两种形态——一是便捷的聊天与智能体访问方式，数据在中国处理；二是公开提供的模型权重，原则上也可以在自有基础设施上运行。

价格模式：使用Kimi要花多少钱？

在个人使用层面，Moonshot AI通过聊天界面提供有请求量和功能限制的免费基础版，并配有付费套餐以获取更大容量。对开发者和企业而言，更重要的是按文本量（Token）计费的API费用。以下数值反映的是2026年8月公开价目表的情况——与所有AI服务商一样，这些价格可能会短期内发生变化，因此在进行企业成本核算前，最好先查看Moonshot AI当前的官方价格页面。

实际案例：某物业管理公司将500份公摊费用结算单交由AI自动汇总。

• 每份结算单约1500字
• 合计约75万字
• 输入Token约为100万至130万
• K2系列：输入处理费用不到2美元
• K3：费用相应更高

除输入费用外，还需加上通常更贵的输出费用——即生成的汇总内容部分。

数据保护与GDPR：中国服务器位置意味着什么？

对于在德国企业中使用而言，这一点是最重要的：如果您通过kimi.com网站或Moonshot AI官方API使用Kimi，您输入的内容将在位于中国的服务器上处理。中国目前尚未获得欧盟委员会的“充分性认定”——这意味着欧盟并未正式认定当地的数据保护水平与《通用数据保护条例》（GDPR，即德语中的DSGVO）具有同等效力。类似的顾虑在DeepSeek等其他中国AI服务商身上也同样存在。

根据Moonshot AI公开的使用条款，用户输入的内容还可能被用于进一步优化自身模型。对于纯粹的私人、非正式使用而言，这或许是可以接受的风险。但对于需要处理来自租赁合同、征信查询或客户咨询中的个人数据的业务人员来说，情况则截然不同：此时适用GDPR对数据处理委托的严格要求，若无额外的合同与技术保障措施，将此类数据传输给一家总部及服务器均位于中国的服务商，几乎难以做到合规。

要点提示：出于一般性资料检索或非正式文本草拟而使用Kimi、且不涉及个人信息的用户，所面临的风险与那些输入租户数据、姓名或合同内容的用户完全不同。对于后一种情况，若无额外保障措施，应当避免。

对于数据保护要求较高的应用场景，一个可行的替代方案是在自有或欧洲的服务器基础设施上运行Kimi开放的模型权重，从而使数据无需离境——但这需要相应的技术知识以及硬件或云服务成本投入。对于希望获得德国本地托管、又不愿承担这种配置负担的房地产企业，也可以选择Lukinski AI等专业方案，这类产品从设计之初就面向德国服务器和行业需求。

Kimi的优势与劣势

Kimi适合谁使用？

Kimi尤其适合以下几类用户群体。

• 技术娴熟的用户与开发者
• 拥有自有托管能力的企业
• 编程与自动化相关任务

对于撰写推介文案的经纪人或处理往来信函的物业管理者来说，一旦涉及个人数据，就需要格外谨慎。此时，与欧洲服务商进行比较是值得的。

关于Kimi与Moonshot AI的常见问题（FAQ）

Kimi可以免费使用吗？

可以，通过聊天界面可以获得有一定限制的免费基础使用权限。若需要更大使用量或通过API接入，则会产生按处理文本量计算的费用。

Kimi对商业或个人数据安全吗？

通过Moonshot AI的标准聊天或API渠道使用时，数据会在中国处理，而中国目前没有获得欧盟的充分性认定。因此，对于来自房地产或金融领域的个人数据或涉及合同的敏感数据，应特别谨慎。

Kimi与ChatGPT、Claude或DeepSeek有何不同？

Kimi与大多数西方服务商的主要区别在于其模型权重是公开发布的。与另一家中国服务商DeepSeek相比，二者在数据保护问题和服务器位置方面存在明显的相似之处。

可以不使用中国服务器来运行Kimi吗？

原则上可以，因为基础模型是以开放权重形式发布的，并可通过多家第三方服务商部署在欧洲基础设施上。但这需要相应的技术知识和自有服务器容量。

K2这一型号名称代表什么？

K2指的是Moonshot AI于2025年夏季推出的大型模型代际，其命名取自世界第二高峰。关于各个K2版本及其后续迭代的详情，请参阅深入介绍模型的专题页面。

关于各个模型版本的更多技术细节，请参阅本站Kimi模型详解页面。该系列专题中所涉及全部十家AI服务商的对比，可参阅总览页面。

xAI 的简史与使命

• xAI 官网
• 直接打开 Grok

xAI 成立于 2023 年，公司官方使命是”理解宇宙的真实本质”。实际而言，这意味着 xAI 开发大型 AI 语言模型，并以 Grok 之名发布。与 OpenAI 或 Anthropic 等作为独立研究公司起步的企业不同，xAI 从一开始就与平台 X 紧密相连，而 X 同样归埃隆·马斯克所有。这一联系是它与其他大型 AI 供应商之间最重要的区别之一：Grok 可以实时直接访问 X 上发布的内容，因此能够在事件出现在传统新闻渠道之前就作出反应。

为训练和运行其模型，xAI 使用了一台名为 Colossus 的自有超级计算机，该设施位于美国田纳西州，是全球最强大的 AI 数据中心之一。这套基础设施使 xAI 能够以很短的间隔发布新版本模型——这一速度在业内已被视为最快之一。

产品概览：作为应用程序、网页版以及 X 内置功能的 Grok

作为独立应用和网站的 Grok

与 ChatGPT 或 Gemini 类似，Grok 可以作为独立应用程序（iOS 和 Android）使用，也可以通过网站 grok.com 访问。用户输入问题或任务，即可得到文字回答，也可以要求附带图片或短视频。界面设计刻意保持简洁：一个输入框、一个模式选择（例如快速回答或深入研究），以及回答显示区域。对于已经熟悉其他聊天机器人的人来说，几分钟内就能上手 Grok。

X（Twitter）内置的 Grok

真正的特色在于与 X 的集成。在 X 上，Grok 直接出现在帖子下方，只需一句指令即可对某个情况进行解读、总结一条帖子内容，或为其生成配图。因此，已经在使用 X 的人自然就能随时使用 Grok，无需额外安装应用。这种紧密的结合既是优势也是争议点：它为 Grok 提供了实时的最新信息，但同时也引发了关于 X 用户发布内容被用于 AI 训练的范围问题——这一点将在数据保护部分详细说明。

要点提示：想试用 Grok 并不需要 X 账号——应用程序和网站 grok.com 可以独立使用。只有想要使用完整的 X 集成功能时，才需要额外拥有一个 X 账户。

价格模式与订阅等级（截至 2026 年 8 月）

xAI 将其产品分为多个等级，主要在使用量、对最新模型的访问权限，以及图像和视频生成等附加功能方面有所区别。

对于希望将 Grok 集成到自有软件中的开发者或企业，还提供按使用量计费的编程接口（API）。费用根据处理的文本量计算，视模型不同，每百万个处理的文本单元（Token）大约在 1 至 15 欧元之间。对于绝大多数个人用户和小型企业来说，这一点并不重要——通常上表中的某个订阅等级就已足够。

实践案例——费用计算：一家手工业企业使用 Grok 来撰写报价文案和进行市场调研。

• SuperGrok Lite：每月 10 欧元，每年 120 欧元
• SuperGrok：每月 30 欧元，每年 360 欧元
• 在使用 X 数据和图像生成方面，SuperGrok 更为合适

对大多数小型企业而言，SuperGrok 在功能范围与费用之间提供了最佳的性价比。

数据保护与 GDPR 相关评估

数据在哪里处理？

xAI 是一家美国公司，其服务器以及自有超级计算机 Colossus 均位于美国。这意味着：使用 Grok 时，用户输入的内容会在欧盟境外的服务器上进行处理。这在原则上并不被禁止，但和其他美国 AI 供应商一样，需要为数据传输至美国提供适当的法律依据。

X 用户数据作为训练数据

Grok 与许多竞争产品的一个不同之处，在于它与 X 的紧密关系。过去，X 用户发布的公开内容曾被用于 Grok 的训练，其中部分情况下用户并未主动同意——只是账户设置中提供了一个可选的反对选项。因此，爱尔兰数据保护监管机构已针对 xAI 启动了审查程序，欧盟委员会也在《数字服务法》框架下审查 X 在接入 Grok 之前是否进行了充分的风险评估。为应对监管压力，xAI 已宣布将不再使用来自欧盟用户的公开内容进行训练。

这对德国的个人用户或小型企业实际意味着什么？

作为聊天机器人的日常使用而言，适用的基本规则与其他 AI 供应商类似：

• 不要输入敏感的个人数据
• 不要分享商业机密
• 聊天中不要涉及健康数据
• 使用前先核查合同条款

在 X 中使用 Grok 的用户需注意：即便欧盟用户数据已被排除在训练之外，自己发布的公开内容仍可能被分析利用。

要点提示：只要相关监管程序尚未结束，就应将 Grok 视为普通的美国工具来对待——适合用于一般性的资料查询和文本草拟，但在未事先核查自身数据保护义务的情况下，不宜用于处理机密客户数据或合同内容。

优点与缺点

Grok 适合哪些人？

Grok 适合多种类型的用户。

• 需要针对时事问题快速获得答案
• 经常处理社交媒体内容
• 寻找知名聊天机器人的经济实惠替代方案
• 涉及文本、图像和视频的创意工作

中介人员可以在洽谈前调研某个街区当下的讨论热度，物业管理人员则可以借此起草对租户咨询的回复。

对于更看重德国本地托管，以及客户数据处理方式清晰透明的房地产商业应用场景，还可以关注专门为此类需求开发的替代方案，例如Lukinski AI。

常见问题（FAQ）

Grok 可以免费使用吗？

可以。免费等级提供每个时间窗口内有限次数的请求，并可使用一个较简单的模型。若需要经常或高强度使用，则推荐选择付费等级。

使用 Grok 需要 X 账号吗？

不需要。通过独立的应用程序或网站 grok.com，即使没有 X 账户也能使用 Grok。只有直接在 X 时间线中使用才需要 X 账户。

我与 Grok 的聊天记录会被用于训练吗？

这取决于具体设置以及所在居住国。对欧盟用户而言，xAI 目前已排除将公开 X 帖子用于训练；对于直接输入的聊天内容，建议查看当前的数据保护设置。

Grok 是否符合 GDPR？

xAI 目前正处于欧洲监管机构的持续关注之下，原因之一是其对 X 用户数据的处理方式，最终的法律认定尚未作出。对于涉及特别敏感数据的商业用途，建议事先自行核查，或选择拥有欧洲托管的替代方案。

企业将 Grok 集成到自有软件中需要多少费用？

编程接口（API）根据处理的文本量计费，视模型不同，每百万 Token 大约在 1 至 15 欧元之间。对于简单的应用场景，通常使用较便宜的模型即可满足需求。

如果想更详细地了解哪种 Grok 模型适合哪种用途，以及各版本之间的具体差异，可以在我们的Grok 模型对比页面中查看详情。

从押注 OpenAI 到自建 AI 操作系统

• Microsoft Copilot 官网
• 直接打开 Copilot

所谓”AI 操作系统”，指的是如今的 Copilot 已不再只是一个单独的应用程序，而是一层贯穿 Windows、Office 和 Teams、在后台持续运行的基础架构——就像操作系统本身横跨所有程序、始终可用一样。

早在 2019 年，Microsoft 就首次投资了当时还鲜为人知的研究实验室 OpenAI。2022 年底 ChatGPT 大获成功后，该公司大幅扩展了这一合作关系，将底层语言模型引入了几乎所有自家产品：搜索引擎 Bing、Windows、Microsoft 365 以及 GitHub 的开发者工具。最初的代号”Bing Chat”于 2023 年统一更名为 Copilot 品牌，自此将 Microsoft 所有的 AI 功能整合到这一个名称之下。

与 OpenAI 的合作关系在演变

如今，这种合作关系已不再是单向的。Microsoft 向 OpenAI 投资了数十亿美元，作为回报，通过自家云平台 Azure 获得了对其模型的独家访问权。与此同时，OpenAI 如今也已成为拥有自身消费级产品的独立竞争对手，因此业界媒体经常将两家公司之间的关系描述为紧张。这在实践中意味着：Microsoft 虽然仍将 OpenAI 视为最重要的模型供应商，但已经有意拓宽了自己的选择范围。自 2025 年起，Microsoft 365 Copilot 中还提供了 Anthropic 的模型，使企业可以根据任务需要在不同的 AI 模型之间切换，而无需更换供应商。

Copilot 并不是单一的 AI 模型，而是一个界面，其背后运行着来自不同厂商的多个模型——Microsoft 自己将这一策略称为”Model Choice”（模型选择）战略。

Copilot 的日常应用：它究竟出现在哪些地方

对于初次接触的人来说，容易感到困惑的一点是：”Copilot”并不是单一产品，而是一系列有时差异很大的工具的统称。下面的概览列出了日常办公中最重要的应用场景。

Windows 中的 Copilot

从 Windows 11 开始，Copilot 直接集成在任务栏中。点击一下即可打开聊天窗口，回答问题、解释系统设置或协助撰写文本。这个基础版本是免费的，对许多用户而言，这是他们第一次接触生成式 AI。

Word、Excel 和 Outlook 中的 Copilot

在 Word 中，Copilot 可以起草文本模板、总结长文档或调整语气风格。在 Excel 中，只需一句指令，它就能解释公式、整理表格结构，或根据原始数据生成初步分析。在 Outlook 中，它会总结冗长的邮件往来并给出回复建议。这种深度集成到各个 Office 程序中的方式，至今仍是 Microsoft 相较于纯聊天工具的核心优势：用户不需要将文本复制粘贴到另一个窗口，而是可以直接在熟悉的文档中继续工作。

Teams 中的 Copilot

在视频会议中，Copilot 可以实时记录内容，会议结束后生成包含任务清单的总结，并标记出会议中未能解答的问题。对于经常召开重复性会议的团队来说，这已成为目前使用频率最高的功能之一。

Copilot Pro 与 Microsoft 365 Premium

长期以来，个人用户和小型自雇者可以单独订阅名为 Copilot Pro 的服务。2025 年，Microsoft 对这一产品进行了调整：自 2025 年 10 月起，新客户已无法单独订购 Copilot Pro，其功能被整合进了新的套餐 Microsoft 365 Premium。已有 Copilot Pro 订阅的用户仍可继续使用，但续订目前只在过渡期内可行。

价格与订阅等级概览

Microsoft 的价格体系分为多个层级，具体取决于用户是个人用户、小型企业还是大型组织。下表展示了 2026 年夏季的主要等级。由于 Microsoft 会定期调整价格，且价格因地区而异，这些数值仅供参考。

对企业而言需要注意：Business 和 Enterprise 等级都只是附加许可证。Copilot 无法单独购买，而是必须建立在已有的 Microsoft 365 或 Office 365 许可证之上。

数据保护与 GDPR：真正适用的规定

商业版与个人版并不相同

在评估数据保护时，必须严格区分免费的消费者版本和商业版本。企业环境中使用的 Microsoft 365 Copilot 适用 Microsoft 一贯对商业客户提供的合同性数据保护承诺：输入内容和公司数据不会被用于训练通用 AI 模型，且数据始终保留在合同约定的相应 Microsoft 365 租户范围内。而在 Windows 中的免费消费者版本或私人 Bing 聊天中，适用的则是另一套明显较弱的承诺，这与一般消费级产品的常规做法一致。

欧洲数据边界（EU Data Boundary）

针对欧盟客户，Microsoft 运营着所谓的”欧盟数据边界”。它确保欧洲商业客户的数据原则上会在欧洲的数据中心（例如法兰克福、都柏林或阿姆斯特丹）进行处理和存储。2026 年，Microsoft 正在进一步扩展这一服务，并逐步将本地化处理推广到更多国家。

一个重要的例外

依赖欧盟数据边界的用户应了解一点：自从 Microsoft 在 OpenAI 模型之外，还将 Anthropic 的 Claude 模型整合进 Copilot 后，通过这些模型处理的请求目前尚未获得完整的欧盟数据边界保证，因为 Anthropic 的服务器主要位于美国。对于 Word 或 Excel 中的日常文本工作，这一点很少产生实际影响，但在处理敏感数据时，建议查看相应租户的最新管理员设置。

在德国企业中处理个人数据或特别敏感数据的用户，应在 Copilot 管理员设置中仔细核查每个应用所使用的具体模型，而不是笼统地依赖”符合 GDPR 的数据保护”这一说法。

优点与缺点

Microsoft Copilot 适合哪些人

对每天使用 Office 软件工作的人来说，Copilot 的价值最为显著。

• 行政机构中的办事人员
• 需要处理大量文书往来的中介和物业管理人员
• 财务与销售部门
• 需要大量表格工作的小型办公室

如果希望使用一款不依赖 Microsoft 的独立聊天应用，市面上还有其他更便宜的选择。对于房产数据或租赁合同需要德国本地托管的场景，不连接美国云服务的Lukinski AI是个不错的选择。

实践案例：小型办公室使用 Copilot 需要多少费用

一家拥有八名员工的房产中介公司将 Copilot 作为附加许可证使用。

• 每位用户每月约 22 欧元
• 团队每月费用约 176 欧元
• 每年额外支出约 2100 欧元

这笔投入是否值得，取决于员工在文本处理和邮件往来上花费的时间——而这正是 Copilot 发挥作用的地方。

关于 Microsoft Copilot 的常见问题

Microsoft Copilot 可以免费使用吗？

Windows 和浏览器中的基础版本是免费的。若要在 Word、Excel、Outlook 和 Teams 中获得完整集成，以及优先访问更强大的模型，则需要付费等级。

Microsoft Copilot 背后使用的是哪种 AI 模型？

主要采用 OpenAI 的模型，目前主要来自 GPT-5 系列（GPT 是”Generative Pre-trained Transformer”的缩写，是支撑 ChatGPT 的技术模型系列），自 2025 年起还补充了 Anthropic 的模型。具体使用哪种模型，可参见Copilot 模型详解专题页面。

Copilot Pro 是否仍可购买？

不能。自 2025 年 10 月起，新客户已无法再订购 Copilot Pro，其功能已并入 Microsoft 365 Premium。已有订阅可在过渡期内继续使用。

Microsoft Copilot 是否符合 GDPR？

对商业客户而言，适用包括欧盟数据边界的合同性数据保护承诺，但对某些附加模型存在例外情况。免费的消费者版本所适用的承诺力度弱于商业版本。

对小型办公室来说，Copilot 是否值得使用？

是的，尤其是在大量使用 Word、Excel 或处理邮件往来的情况下。对于数据保护要求极高的特殊商业应用场景，配合使用专门的解决方案会更合适。

如果想更深入了解各个 Copilot 版本分别使用哪种模型，以及各等级之间的具体差异，可以在专题页面Microsoft Copilot 模型详解中找到详尽的对比。

什么是Perplexity AI?从搜索请求到直接答案

• Perplexity官网

在日常使用中可以清楚看到:Perplexity AI背后是什么,具体如何使用,各订阅档位目前的价格,以及德国用户在数据保护方面需要注意的事项。

核心理念:给出答案,而非链接列表

Perplexity AI由一个小团队于2022年创立,成员大多曾在大型科技公司工作,拥有AI研究和搜索引擎领域的经验。其核心理念从一开始就非常明确:搜索引擎不应只是列出资料出处,而应直接将其中的信息整合成一个答案——并且做到每一句话都能追溯到具体的信息来源。这种将网络搜索与AI文本生成相结合的方式,在专业术语中被称为检索增强生成(Retrieval-Augmented Generation,简称RAG)。实际使用时并不需要了解这个术语,但了解其背后的原理很重要:AI并非凭借训练记忆凭空编造答案,而是先在网络上搜索最新的资料来源,然后再对其进行总结。

简要历史与使命

短短几年间,Perplexity AI已从一款面向技术爱好者的小众产品,发展成为搜索引擎市场上一个不容忽视的替代选择。该公司已多次完成大规模融资,估值目前已达数十亿美元级别。其宣称的使命是让知识变得更易获取,让答案能够立即被理解并可供核查。2025年,Perplexity推出了名为Comet的自有AI浏览器,将Perplexity的各项功能直接融入浏览体验之中——目前已支持桌面端、Android和iOS。由此,Perplexity不再只是一款搜索引擎,而是正日益成长为一个完整的调研环境。

Perplexity在实际使用中是如何运作的?

网页版、App与浏览器

Perplexity可以通过官网、iOS和Android移动应用,以及其自有浏览器Comet来使用。操作方式刻意保持简洁:在输入框中用德语或英语输入问题,下方就会显示文字形式的答案,并附有编号脚注,指向所使用的相关网页。想深入了解的用户可以直接点击每条来源,打开原始页面。对于需要图片或图表辅助的调研,Perplexity还可以附带相应的配图,部分情况下甚至能自行生成可视化图表。

Spaces:创建自己的专题空间

日常使用中最实用的功能之一是所谓的Spaces(空间)。借助该功能,用户可以为特定主题或项目创建专属工作区,并上传自己的文档——例如房源资料、合同或市场报告。在一个Space内提出的所有问题,都会同时参考已上传的资料以及当前的网络搜索结果。对于需要花上数周时间深入研究某个主题(例如房地产融资)的人来说,这比一长串杂乱无章的聊天记录要清晰得多。

后台的模型选择:提问时到底发生了什么?

对大多数用户来说,以下过程都是在后台自动完成、不被察觉的:Perplexity会自动判断哪个AI模型最适合处理某个请求,并将自有的轻量模型与其他厂商大型语言模型的调用能力结合起来。当然,想要自行掌控的用户也可以在高级设置中指定由哪个模型来回答,或者让多个模型同时处理同一个问题并比较结果。这种协同机制具体如何运作、又有哪些具体模式,详见深入解析页面:Perplexity AI模型详解。

与传统聊天机器人真正的区别不在于语言模型本身,而在于Perplexity会在给出每个答案之前主动在网络上搜索最新资料,并公开标明其来源。

价格体系与订阅档位概览(截至2026年)

Perplexity AI采用经典的免费增值(Freemium)模式:一个免费基础版本,加上两个面向重度用户的付费档位。以下概览反映的是2026年8月的情况,对于这样一家快速发展的公司,具体细节随时可能变动。

此外,学生通常还能享受优惠的教育资费,企业用户也可以选择独立的Enterprise版本,提供额外的管理与安全功能。对于个人或小型企业使用而言,免费版或Pro订阅通常已经完全够用。

数据保护与GDPR:德国用户应了解的事项

Perplexity AI是一家总部位于美国的企业。这意味着:服务器、数据处理以及后台调用的大型语言模型,在技术上大多位于欧盟境外。无论通过网页界面还是App进行搜索,请求都会被发送到美国的基础设施上——尽管Perplexity目前已采用标准合同条款等契约机制(由欧盟委员会制定的合同文本,旨在为数据传输至美国时提供最低限度的数据保护水平保障),力求为欧洲用户数据的跨境传输提供法律保障。

对大多数用户在私人日常场景下的使用而言,这基本不成问题。但一旦涉及敏感的商业信息——例如机密的房产资料、客户详情或房地产行业的内部核算数据——情况就不同了。在输入之前,不妨先思考片刻:我真的愿意把这条信息发送给一家美国云服务商吗?对于经常处理敏感房地产或财务数据、又格外重视德国本地托管与处理的用户,如今也可以选择专门为此类需求打造的方案,例如Lukinski AI。

日常经验法则:凡是愿意告诉海外某个陌生呼叫中心员工的内容,也可以放心输入给美国的AI。凡是必须保密的内容,都应格外谨慎。

Perplexity AI的优势与劣势

正如任何工具一样,Perplexity也有其特别适用的场景,以及其他AI工具可能更合适的场景。

Perplexity AI适合哪些用户?

Perplexity AI适合所有需要频繁进行有据可查调研的用户。

• 市场调研与最新数据查询
• 跟踪法律法规变化
• 一般性知识问题
• 无AI使用经验的新手入门

对于篇幅较长的创意写作或复杂的数据分析,传统聊天机器人往往更为合适。

常见问题(FAQ)

Perplexity AI可以免费使用吗?

可以,存在一个长期免费的版本,但每日深度调研次数有限。若使用较为频繁,通常更适合选择Pro订阅。

Perplexity AI是搜索引擎还是聊天机器人?

两者兼而有之:从技术角度看,Perplexity将传统网络搜索与一个能把搜索结果整合成答案的语言模型结合在一起。因此也常被称为“答案引擎”。

我可以用中文或德语使用Perplexity吗?

可以,即便部分底层模型最初主要以英语训练,用德语提问和获取回答同样可以稳定运作。

Perplexity给出的答案总是正确的吗?

不一定。信息来源标注大大方便了核实工作,但并不能替代自己的批判性判断,尤其是在涉及重要商业或法律决策时。

Perplexity Pro和Perplexity Max有什么区别?

Pro面向经常需要调研的个人用户,Max则面向重度用户和小型团队,他们需要最高的使用额度,并希望同时访问多个顶级模型。

Perplexity在后台具体组合了哪些AI模型,各个调研模式的技术原理又是怎样的,详见深入解析页面:Perplexity AI模型详解。