CNTK（Microsoft Cognitive Toolkit）与其他深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch和Keras）的区别主要包括以下几点：

性能：CNTK在性能上有一定优势，特别在处理大规模数据和深度神经网络时表现出色。它使用了高效的计算图优化和并行计算技术，可以在多GPU和多机器上实现高效的分布式训练。

易用性：CNTK相对其他框架来说可能稍显复杂，因为它更加注重底层优化和性能。但是，CNTK也提供了高级API和工具，可以简化模型的构建和训练过程。

支持语言：CNTK主要使用C++和Python进行开发，但也提供了C#和Java等语言的接口。相比之下，TensorFlow更加注重Python的支持，而PyTorch更注重Python和Lua的支持。

社区支持：虽然CNTK由微软支持，但是相比其他框架，其社区规模较小。TensorFlow和PyTorch等框架有更庞大的社区，提供更多的教程、代码示例和支持。

总的来说，CNTK在性能和分布式训练方面有一定优势，适合需要处理大规模数据和高性能计算的深度学习任务。但对于初学者和一般应用而言，其他框架可能更加易用和受欢迎。