DeepSeek 轉 Word:完美匯出公式、程式碼與中英雙語 (2026)

你請 DeepSeek 寫了一份帶數學推導與中英對照的研究筆記,對話視窗裡看起來相當漂亮。結果一貼到 Word 就崩了:LaTeX 公式變成一堆 $$ 符號、中文字元變成空白方框、程式碼區塊的縮排全部消失。手動清了 20 分鐘之後,你開始懷疑——都 2026 年了,這種事怎麼還沒解決?
問題其實不在 Word,也不在 DeepSeek,而是你向 DeepSeek 要的格式不對。換一句提示——讓它輸出 Markdown——再用支援 LaTeX 與中文的轉換器一鍵匯出,公式可編輯、中文不掉字、程式碼縮排不亂。
實測對比:DeepSeek 轉 Word
我們用同一份 2,500 字的 DeepSeek-R1 輸出(包含 LaTeX 公式、Python 訓練迴圈、中英對照說明)測試兩種工作流:
| 指標 | 直接複製貼上 | Markdown 工作流 |
|---|---|---|
| 整理出乾淨文件的時間 | 22 分鐘 | 90 秒 |
| LaTeX 公式 | 顯示為 $$E=mc^2$$ 原文 | Word 原生公式(可編輯) |
| 中文字元 | 經常變成方框(□□□) | 正確渲染,自動套用字型 |
| Python 程式碼區塊 | 縮排消失、字型變 Calibri | Consolas 等寬字型,縮排保留 |
| 表格 | 框線錯亂 | Word 原生表格 |
接下來這份指南會說明:完整工作流、DeepSeek 幾個獨特優勢如何在 Word 裡得到保留,以及怎麼寫提示詞才能拿到一次就能轉的 Markdown。
快速開始:3 步驟把 DeepSeek 輸出轉成 Word

只有 60 秒?看這裡:
- 在 DeepSeek 的提示詞裡加上「以 Markdown 格式輸出」——模型會把答案放進一個可整段複製的程式碼區塊裡。
- 點擊回應右上角的「複製程式碼」按鈕(不要手動框選文字複製)。
- 貼到免費轉換器,下載 DOCX 檔——公式、程式碼、中文都完整保留。
整個流程就這三步。下面的內容是給 DeepSeek 輸出更複雜的場景準備的:長篇數學推導、中英混排文件、大段程式碼。
為什麼直接複製貼上會破壞 DeepSeek 的輸出
DeepSeek 的網頁介面用 HTML 與 CSS 渲染——KaTeX 處理數學公式、語法標亮套件處理程式碼、系統字型處理中文。你在網頁上選取再複製時,瀏覽器把一堆混亂的 HTML、行內樣式、字型參照一起塞進剪貼簿,Word 完全沒辦法乾淨地解析。
最常見的三類失敗:
- LaTeX 公式變成原文字串。 例如
$$\frac{-b \pm \sqrt{b^2-4ac}}{2a}$$直接以原文形式出現在文件裡,根本不是公式。這對 DeepSeek-R1 的輸出特別致命,因為 R1 會大量使用數學符號。 - 中文字元回退到錯誤字型。 當 Word 找不到原始字型時,中文會顯示為
□方框或替代字元,任何中英對照文件瞬間報廢。 - 程式碼區塊失去全部縮排。 Python 的
def區塊塌成一行、語法標亮消失、等寬字型也變成預設的 Calibri。
Markdown 之所以能避開這三個坑,是因為它本質上是帶語意標記的純文字。轉換器看得懂這些標記,再把每個元素映射到 Word 原生功能:$$...$$ 變成 Word 公式、圍欄程式碼變成等寬段落、中文字元以 Unicode 方式插入,不被字型挾持。
為什麼 Markdown 是 DeepSeek 轉 Word 的最佳橋樑
DeepSeek 的訓練資料大量包含 GitHub、arXiv、技術文件——這些內容預設都用 Markdown。所以它產出的 Markdown 比 ChatGPT、Gemini 都要乾淨,技術內容尤其明顯。
對 Word 工作流來說,三個特性最關鍵:
- 數學公式是一等公民。 DeepSeek 把 LaTeX 寫在
$$...$$分隔符裡,所有像樣的轉換器都能識別並轉成 Word OMML(Office 數學標記語言)。 - 中英混排不會亂。 Markdown 不嵌入字型參照,轉換器可以直接套用 Word 預設的中文字型(多數系統是新細明體或微軟正黑體),不會衝突。
- 程式碼區塊帶語言標籤。
```python與```rust都會被保留,下游工具可在需要時重新加語法標亮。
如果你之前都在手動整理 DeepSeek 貼到 Word 的輸出,換上這套流程通常每篇能省 15 到 25 分鐘。
詳細步驟:DeepSeek 轉 Word
1:要 DeepSeek 輸出 Markdown

提示詞怎麼寫,決定了 DeepSeek 給你的是渲染後的 HTML,還是原始 Markdown。多加一句話就能解決:
一般提示詞(回傳渲染後的輸出,複製起來會亂):
用公式跟 Python 範例講一下梯度下降
支援 Markdown 的提示詞(回傳乾淨的程式碼區塊):
用 Markdown 格式講解梯度下降,要求:
- 用 H2、H3 標題分章節
- 用 $$...$$ 寫 LaTeX 公式
- 用圍欄程式碼區塊給出 Python 範例
- 文末附一個總結表格
DeepSeek 會把整個回答放在一個程式碼區塊裡——你看到的是 #、$$、``` 這些原始標記,不是渲染後的樣式。這正是你要的版本。
R1 模型小提示: DeepSeek-R1 在最終答案前會先輸出一長段思考過程。如果你只要結果,提示詞加一句 只輸出最終答案的 Markdown,不要顯示思考過程。
2:複製 Markdown 程式碼區塊
看回應區塊的右上角——DeepSeek 在每個程式碼區塊上都有一個**「複製程式碼」**按鈕(有時是剪貼簿圖示)。點這個按鈕。
重要提醒:千萬不要手動框選文字複製。 手動選取會把 DeepSeek 的 CSS 樣式一起帶進剪貼簿,那正是讓 Word 崩潰的元兇。「複製程式碼」按鈕給的是純文字 Markdown,那才是轉換器要的版本。
如果 DeepSeek 的回答分成多個程式碼區塊,逐個複製後在純文字編輯器裡拼起來再轉換。
3:轉成 Word
- 開啟 MarkdownToWord.pro
- 把 Markdown 貼到輸入框
- 點「Convert to Word」
- 下載 DOCX 檔
整個轉換在瀏覽器裡完成——你的 DeepSeek 輸出不會離開你的裝置。沒有上傳、沒有伺服端處理、不需要註冊帳號。
DeepSeek 三個最強場景的處理方法
LaTeX 公式(DeepSeek-R1 強項)

DeepSeek-R1 是目前數學能力最強的開源大模型之一。即使你沒明確要求,它也經常自動用 LaTeX。要讓公式順利進入 Word:
明確要求 LaTeX:
用 Markdown 一步步推導求根公式。
公式區塊用 $$...$$,行內公式用 $...$
DeepSeek 會輸出類似:
一元二次方程式為 $ax^2 + bx + c = 0$。
透過配方法求解:
$$x = \frac{-b \pm \sqrt{b^2 - 4ac}}{2a}$$
轉換之後,行內的 $ax^2 + bx + c = 0$ 變成 Word 行內公式,公式區塊變成置中、可編輯的 Word 公式。在 Word 裡點公式就能打開公式編輯器,可以改變數、加步驟,甚至複製到 PowerPoint 裡繼續用。
常見問題: 公式轉換後變成純文字?檢查一下 DeepSeek 是不是用了 Unicode 數學符號而不是 $$ 分隔符。可以追問:使用 LaTeX 分隔符 $$...$$,不要用 Unicode 字元。
中文與中英混排文件

DeepSeek 是少數在中文語料上深度訓練過的前沿大模型。它的中文輸出品質對跨境團隊、技術翻譯、學術寫作都是真實價值。Markdown 工作流把這個優勢完整保留下來。
中英對照輸出的提示詞寫法:
用 Markdown 輸出一份產品規格文件,左右分兩欄:
- 左欄:英文
- 右欄:繁體中文
用 Markdown 表格呈現。
DeepSeek 回傳:
| Feature | English | 中文 |
|---------|---------|------|
| Storage | 5 GB free tier | 5 GB 免費額度 |
| Users | Unlimited | 無限制 |
| Support | Email & chat | 電子郵件與線上客服 |
轉換後 Word 渲染為標準表格,中英文都清晰對齊。Word 自動套用系統的預設東亞字型(多數為新細明體或微軟正黑體),完全不需要手動調字型。
簡體中文小提示: 提示詞裡寫「简体中文 (Simplified Chinese)」。DeepSeek 兩種都能處理。
程式碼區塊(Python、Rust、JavaScript、SQL)

DeepSeek-Coder 是面向開發者的版本,在所有大模型裡程式碼輸出算是最乾淨的之一。要讓程式碼進 Word 後還能讀:
永遠標明程式語言:
用 Markdown 給我一段 PyTorch 訓練迴圈。
用圍欄程式碼區塊,加上 python 語言標籤。
DeepSeek 輸出:
```python
def train(model, dataloader, optimizer, loss_fn):
model.train()
for batch in dataloader:
optimizer.zero_grad()
loss = loss_fn(model(batch.x), batch.y)
loss.backward()
optimizer.step()
return model
```
轉到 Word 之後:
- 程式碼段使用 Consolas(或系統等寬字型)
- 4 空格縮排完全保留
- 背景輕微灰色底紋,與正文區分
- 程式碼不會在敘述中間換行
寫技術文件要混合正文與程式碼?光這一項改動就能讓 Word 重新成為可用的輸出格式。
表格與對比矩陣
DeepSeek 的表格輸出符合 GitHub Flavored Markdown(GFM)規範。告訴它欄位名稱,就能產出乾淨的管線符號表格:
| 模型 | 參數量 | 上下文視窗 | 授權 |
|------|--------|------------|------|
| DeepSeek-V3 | 671B | 128K | MIT |
| DeepSeek-R1 | 671B | 128K | MIT |
轉換後是 Word 原生表格——儲存格可編輯、框線清爽、欄位對齊整齊,不用再手動修。
準備好試試了嗎?
工作流你已經看到了,差異化優勢也講清楚了。行動清單:
- 把這篇收藏起來,提示詞模板隨時可查。
- 下次用 DeepSeek 時跑一遍這個流程——挑一個公式多的主題,差距最明顯。
- 分享給團隊裡還在手動複製 DeepSeek 輸出的人。
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完全免費、即時轉換、純瀏覽器運行。無需註冊,無需上傳。
給開發者:DeepSeek 轉 Word 的底層原理
點擊展開:公式、程式碼與中文的轉換流程
為什麼 DeepSeek 的 Markdown 轉換特別可靠
DeepSeek 的訓練語料大量偏向 arXiv 論文、GitHub 倉庫和中文技術社群——這些來源都是結構化 Markdown。三個特性讓它的輸出對下游轉換特別友好:
- CommonMark 相容。 DeepSeek 一致使用
#標題(不用===底線)、圍欄程式碼區塊(不用縮排式)、管線符號表格——所有主流解析器原生支援的 GFM 擴充。 - 穩定的 LaTeX 分隔符。 它預設用
$$...$$作為公式區塊、$...$作為行內公式,每個主流的 Markdown 轉 DOCX 套件(pandoc、docx-templates、mdast-util-to-docx)都能識別這兩種分隔符。 - 程式碼區塊帶語言標籤。
```python、```rust、```sql都能保留下來,讓渲染器在需要時重新套用語法標亮。
轉換流程
轉換器要做四件事:
1. 詞法分析。 用 markdown-it、marked 或 remark 把 Markdown 解析成抽象語法樹(AST)。每個標題、段落、公式、程式碼區塊都變成一個節點。
2. AST → DOCX 對應。 走訪 AST,為每個節點生成 Office Open XML(OOXML):
| Markdown | OOXML 元素 |
|---|---|
# 標題 | <w:pStyle w:val="Heading1"/> |
**粗體** | <w:b/> |
| 程式碼區塊 | 段落 + <w:shd> 底紋 + 等寬字型 |
$$...$$ | <m:oMath> 區塊 |
3. 公式處理(LaTeX → OMML)。 這是 DeepSeek 輸出受益最大的部分。$$...$$ 內的 LaTeX 透過解析(通常用 mathjax-node 或 temml),生成 Office 數學標記語言:
<m:oMath>
<m:f>
<m:num><m:r><m:t>-b ± √(b² − 4ac)</m:t></m:r></m:num>
<m:den><m:r><m:t>2a</m:t></m:r></m:den>
</m:f>
</m:oMath>
結果是一個能用 Word 公式編輯器打開的原生公式——完全可編輯,不是扁平圖片。
4. 中文字型回退。 中文字元需要在 OOXML 裡明確指定東亞字型,Word 才能挑對:
<w:rPr>
<w:rFonts w:ascii="Calibri" w:eastAsia="PMingLiU"/>
</w:rPr>
好的轉換器會自動偵測漢字並注入這個 run 屬性。
效能數據
一份典型的 DeepSeek-R1 輸出(含思考過程,3,000–8,000 字):
- 解析:~50–150 ms(現代瀏覽器)
- DOCX 組裝:~200–500 ms
- ZIP 打包(DOCX 本質上是 ZIP):~100 ms
- 總耗時:M1 MacBook 上不到 1 秒
瓶頸通常是公式渲染,不是文字。如果一次要轉幾百個公式,建議分批。
DeepSeek 提示詞最佳實踐
輸出品質很大程度取決於提示詞怎麼寫。下面幾種模式效果不錯:
研究筆記 / 學習教材:
用 Markdown 整理 [主題],要求:
- H2 引言
- 3-4 個 H3 子標題
- 公式用 LaTeX
- 文末附「重點回顧」清單
技術文件:
用 Markdown 寫 API 文件:
- 每個端點用一個 H2
- 程式碼範例用 ```bash 與 ```json 圍欄
- 參數表欄位:名稱、型別、是否必填、說明
雙語交付物:
用 Markdown 寫一份專案提案,分兩個並列章節:
先英文,後「中文翻譯」。
每個語言章節用 H2。
專門給 R1 模型:
只輸出最終答案的 Markdown。
不要顯示思考過程。
幾個要避開的坑
- 不要請 DeepSeek 輸出「夾雜 HTML 的 Markdown」。 Word 轉換器處理純 Markdown 沒問題;混合的 Markdown/HTML 容易讓解析器錯亂。
- 程式碼區塊別忘了語言標籤。 不帶語言標籤的
```仍然能用,但會失去語法標亮的中繼資料。 - 避免超過 3 層的巢狀清單。 Word 也能渲染,但視覺上會很擠。
- 段落之間留空行。 Markdown 解析器靠空行識別區塊邊界——沒有空行,標題可能被併入上一段。
常見問題
問:這套流程能處理 DeepSeek-R1 的思考過程嗎? 答:可以。R1 的思考鏈也是 Markdown,能乾淨轉換。如果只要最終答案,提示詞加一句「只輸出最終答案的 Markdown,不要顯示思考過程」。
問:DeepSeek 的粗體、斜體格式能保留嗎?
答:可以。Markdown 的 **粗體** 與 *斜體* 直接對應 Word 的粗體、斜體樣式。
問:DeepSeek 引用的圖片怎麼辦?
答:DeepSeek 目前不生成圖片,但如果你用  語法引用了圖片 URL,轉換器會自動把圖片插入 Word(前提是 URL 公開可存取)。
問:檔案大小有限制嗎? 答:我們的轉換器支援最多 10 MB 的 Markdown——大約 200 萬字。更長的文件建議拆章節,再到 Word 裡合併。
問:能處理簡體中文嗎? 答:可以。提示詞裡寫「简体中文 (Simplified Chinese)」,Word 會用系統預設的簡中字型正確渲染。
問:我的 DeepSeek 內容會被上傳到伺服器嗎? 答:不會。轉換完全在瀏覽器裡透過 WebAssembly 進行。你的提示詞、輸出、文件都不會離開你的裝置。
問:能讓 Word 文件自帶公司品牌樣式嗎? 答:轉換後文件使用標準 Word 樣式(標題 1、標題 2、本文)。在 Word 的「樣式」面板套用公司範本,整篇就能一鍵品牌化。
相關資源
繼續優化你的 AI → 文件工作流:
- ChatGPT 轉 Word 完美指南 — 同樣的流程,針對 ChatGPT 使用者
- ChatGPT Markdown 輸出提示詞精通指南 — 讓輸出可直接轉換的提示詞範本
- Markdown 與 AI/LLM — Markdown 為何成為 AI 輸出的通用語
- Markdown 轉換疑難排解 — 表格、程式碼、圖片問題的解決方案
- Markdown 入門教學 — 從零學 Markdown 語法
或者試試其他格式:
- Markdown 轉 PDF — 高保真 PDF 交付
- Markdown 轉 HTML — 網頁就緒內容
- 線上 Markdown 編輯器 — 匯出前先預覽 DeepSeek 輸出
總結
在所有前沿大模型裡,DeepSeek 的 Markdown 輸出是最乾淨的之一,數學、程式碼、中文這三塊尤其突出。要把這種輸出順利搬進 Word,關鍵是主動要 Markdown、複製原始程式碼區塊、用一個真懂 LaTeX 與中文的工具來轉換。
記住三步流程:
- 請 DeepSeek 輸出 Markdown
- 點「複製程式碼」
- 用一個原生支援公式與中文的工具來轉
公式可編輯、中文不掉字、程式碼可讀——以後再也不用花 20 分鐘修格式。
準備好轉換你的第一份 DeepSeek 輸出了嗎?開啟免費轉換器 →,把 Markdown 貼進去就行。
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