Microsoft-Office-For-MacOS项目:Mac平台Office安装与使用全解析
2025-06-13 23:34:42作者:董宙帆
项目概述
Microsoft-Office-For-MacOS是一个专注于为macOS用户提供Microsoft Office套件安装与使用解决方案的开源项目。该项目汇集了从Office 2011到最新LTSC 2024版本的全系列安装包,并提供了相应的配置方法,特别针对不同macOS版本和Apple芯片架构(M1/M2/M3系列)进行了优化适配。
版本兼容性与系统要求
该项目维护的Office版本覆盖了广泛的macOS系统支持范围:
- Office LTSC 2024:要求macOS Ventura(13.x)及以上版本,原生支持M1/M2/M3系列芯片
- Office LTSC 2021:最低要求macOS Monterey(12.0.x)
- Office 2019:最后一个支持2019许可证的版本是16.78(2023年10月更新)
- Office 2016:支持到macOS Yosemite(10.10.x)
- Office 2011:支持古老的macOS Snow Leopard(10.6.8)
值得注意的是,微软已明确:
- 16.78是最后一个支持2019许可证的版本
- 16.89(2024年9月更新)开始要求至少macOS Ventura
- 16.78(2023年10月更新)开始要求至少macOS Monterey
- 16.67(2022年11月更新)开始要求至少macOS Big Sur
安装包与配置工具
项目提供了完整的安装包和配置工具链:
-
安装包:
- 最新LTSC 2024/2021安装包
- 历史版本安装包(2019/2016/2011)
- 各组件独立更新包(Word/Excel/PowerPoint/Outlook)
-
配置工具:
- 各版本VL(Volume License)配置工具
- 许可证管理工具
- Office重置工具
-
辅助工具:
- Microsoft AutoUpdate(MAU)独立安装包
- 遥测功能禁用脚本
- 云登录功能禁用选项
技术细节与最佳实践
安装流程建议
- 根据macOS版本选择合适的Office版本
- 使用AppCleaner等工具彻底卸载旧版本
- 安装新版本Office套件
- 应用相应的VL配置工具
- (可选)运行遥测禁用命令提升隐私
常见问题解决方案
许可证冲突问题:
- 使用官方许可证管理工具清除旧许可证
- 重新安装Office套件
- 应用对应版本的配置工具
M1/M2芯片兼容性问题:
- 确保使用LTSC 2021或2024版本
- 检查是否使用了Universal版本的配置工具
隐私与优化设置
项目提供了禁用Office遥测功能的终端命令,可以有效阻止Office套件发送使用数据到微软服务器:
defaults write com.microsoft.Word SendAllTelemetryEnabled -bool FALSE
defaults write com.microsoft.Excel SendAllTelemetryEnabled -bool FALSE
# 其他组件类似设置...
同时也可以禁用云内容功能:
defaults write com.microsoft.Word UseOnlineContent -integer 0
# 其他组件类似设置...
项目价值与社区支持
Microsoft-Office-For-MacOS项目为macOS用户,特别是使用Apple Silicon芯片设备的用户,提供了完整的Office解决方案。项目维护者持续跟踪微软官方更新,确保提供的工具和安装包与最新系统兼容。
该项目采用开源模式,鼓励社区贡献和反馈。用户可以通过GitHub的issue系统报告问题,或者通过pull request提交改进。项目维护者也接受捐赠以支持持续开发。
总结
对于需要在macOS平台上使用Microsoft Office的专业用户,Microsoft-Office-For-MacOS项目提供了从安装到配置的一站式解决方案。特别是对于使用新硬件(M1/M2/M3芯片)和最新macOS版本的用户,该项目填补了官方支持的空白,确保了Office套件的稳定运行。通过遵循项目提供的指南和使用配套工具,用户可以轻松地在各种macOS环境中部署正版体验的Office套件。
登录后查看全文
热门项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5暂无简介00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00
最新内容推荐
PCDViewer-4.9.0-Ubuntu20.04:专业点云可视化与编辑工具全面解析 高效汇编代码注入器:跨平台x86/x64架构的终极解决方案 高效验证码识别解决方案:OCRServer资源文件深度解析与应用指南 PhysioNet医学研究数据库:临床数据分析与生物信号处理的权威资源指南 基恩士LJ-X8000A开发版SDK样本程序全面指南 - 工业激光轮廓仪开发利器 海能达HP680CPS-V2.0.01.004chs写频软件:专业对讲机配置管理利器 MQTT 3.1.1协议中文版文档:物联网开发者的必备技术指南 IK分词器elasticsearch-analysis-ik-7.17.16:中文文本分析的最佳解决方案 ONVIF设备模拟器:开发测试必备的智能安防仿真工具 Python开发者的macOS终极指南:VSCode安装配置全攻略
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
暂无简介
Dart
615
140
Ascend Extension for PyTorch
Python
167
187
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
240
315
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
647
255
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
373
3.18 K
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.09 K
618
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
62
19
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
261
92