

文章实测五款国产AI App(豆包、元宝、Kimi、千问、DeepSeek),从日常问答、文案写作、文件摘要、AI修图、视觉识别、生态服务六大场景横向对比,指出各产品核心优势与短板:Kimi擅长深度搜索与资料整合,豆包在修图和视频识图上领先,DeepSeek文案能力突出且文件摘要优秀,千问依托阿里生态强于生活服务,元宝则深度整合微信。强调模型能力仍是体验关键。
你手机上,有没有装 AI App?装了几个?
根据 QuestMobile 数据显示,2026 第一季度,AI 原生 App 整体月均用户规模达 4.13 亿,同比增长 84.1%。
AI App,正在成为新的「入口」,有人拿它当搜索引擎,有人拿它当修图软件,有人拿它写稿、做 PPT、点外卖,甚至开始替代一部分 App 本身。
不同 AI App 的竞争,早已不是「谁更聪明」那么简单,即使都是十项全能,也已经开始分化出不一样的路线。
我们选取了五个声量最高的国产选手: 豆包、元宝、Kimi、千问、DeepSeek,并在不同的手机使用场景下,选出表现最好的 1-2 位选手。

如果你只想留下 1~2 个 AI App,看这一篇,基本就够了。
同时爱范儿也提醒一句:AI 很强,却不是万能的,也不一定全对,在体验这 5 个 AI 的过程中,每一个都会出现不同程度的幻觉,不建议全信、轻信 AI。

需要注意的是,截至发稿前千问上线了全新的 3.7 模型,本次测试进行时使用的是千问 3.5 模型版本。
以前遇到什么问题,我们会说「百度一下,你就知道」;现在,变成了「有问题,找豆包」。
大部分人使用 AI 的高频场景,就是用来获取「知识」,无论是生活中遇到的难题,还是偶然迸发出来的疑问,甚至是网络对线时需要数据和知识作证,我们都会让 AI 来替我们解答。
如果要将 AI App 作为一个搜索引擎使用,Kimi 是最推荐的一个。

回答问题的时候,Kimi 不会将知识一股脑展现在用户面前,快速模式下会简明扼要将最重要的解释呈现,并且还会有适当的延伸,整个版面不拥挤。
最近 WHOOP 手环很火,我直接把这个名字扔给 AI。Kimi 的答案虽然简短,但信息精炼也相对全面,能够在最短时间了解产品本身和特点。

更有难度的场景是一些数据和报告的抓取和总结,我让 AI 帮我找一个关于 2026 年 Q1 中国用户的 AI 使用报告,Kimi 会引用多达 5 个调查报告,比其他对手都要更全面,每一个数据都标出来源,还会用表格的形式进行整理。

Kimi 有一个相当致命的短板——容易出现算力不足无法回答的情况,并且平时响应速度也会比其他产品慢一拍,如果是日常需要快速回答的场景,就要担心 Kimi 掉链子了。

如果想要搜一些「攻略」类型的内容,Kimi 的做法会相对全面,只是未必都是对的,相比查资料,Kimi 在教学这一块显得有点力不从心。
爱范儿要提醒的是,这五家 AI 在检索不同的教程上,基本都出现不同程度的幻觉,有时只是正确答案优先级在错误之后,严重的话会提供一个完全错误的步骤。
建议像烹饪这样和人身安全有关的教程,还是从下厨房、小红书这样的「活人平台」获取。
如果你想要一个能随时响应的 AI,综合下来,我推荐豆包——不是因为它够聪明,只是千问和元宝都有自己的明显短板。

千问应用的界面不够好,文字排版密集,并且生成的答案相对冗余,导致你很难快速从中提取有用信息。

而元宝的回答质量相当波动,像是「为什么会有粉色大象效应」和「为什么海鲜干货更香」这样的日常小疑问,它会直接使用一大堆术语,答案非常简短,看得人有点云里雾里;但让它盘点「iPhone Pro 影像进化史」,不仅排版图文并茂,除了配错一张图和漏了 iPhone 17 Pro ,信息也基本准确。

豆包的表现相对稳定,答案信息丰富同时详略得当,复杂概念解释起来深入浅出,回答一些日常问题够用。

AI App 最早爆火的场景之一,就是「帮我写点东西」。
从朋友圈文案、小红书标题,到工作汇报、邮件润色,甚至是视频口播和公众号开头,越来越多人已经习惯先把一个大概想法丢给 AI,让它帮忙「起个头」。
AI「能写」已经是基本功,但难就难在写得像「人」,尽可能少一眼看穿的 AI 味,不套模板不堆词。
还记得吗?一年前 DeepSeek 就是靠能写出一手好文案,成功一鸣惊人。

在同为深度思考和专家模式下,DeepSeek 的文笔时至今日依旧属于第一梯队,下面是 DeepSeek 帮我写的本文开头自然段,不仅有金句,文风也比较贴近爱范儿:
你手机里现在躺着几个AI应用?还记得前年春节DeepSeek一夜破圈,到今年春节各家争相发红包拉新,AI App的装机量几乎成了标配;豆包、千问、Kimi、元宝、DeepSeek图标挤满桌面,选择焦虑也跟着疯长:面对琳琅满目的国产AI App,到底哪个更好用、分别适合什么场景,最知名的未必最贴心,曾经霸榜的也未必永远能打。于是我们干脆把这五大国产AI聚到一起,做一次不留情面的大横评,帮你找到真正适合你的那一款。
但 DeepSeek 的问题也很明显:深度思考和专家模式花了 6 分钟的时间才完成这 180 字,并且并没能根据提示词进行分段。
我把一篇彭博社关于苹果 AI 的最新报道直接贴给 AI,让它们产出一个 500 字左右的快讯。DeepSeek 的产出依旧很有自己的「风格」:用力略微过猛的的用词,网感很足的造句。

元宝的优势,在于它的文风比较「接地气」,同时还能快速调动人的情绪——用媒体的行话来说,就是很有读者视角。

比如元宝写的文章开头,直接点破了「选择困难症」这个核心问题,并也强调文章不会以人气、排名作为依据,只关心 AI 应用的真实体验:
你手机里,到底塞了几个AI App?借着前年DeepSeek掀起的狂潮,再到今年春节各大巨头撒钱发红包,AI应用算是彻底攻陷了我们的手机。装机量是火箭般窜上去了,但面对满屏的国产AI,不少人反而懵了:到底哪个最好用?又该在什么场景下掏哪个出来干活?名气大的未必顺手,曾经霸榜的也可能已经“过气”。为了帮大家终结这份“选择困难症”,我们直接把市面最火的五大顶流——豆包、千问、Kimi、元宝、DeepSeek拉出来,从日常唠嗑到硬核打工,来一场不留情面的真实大横评。别再盲从下载榜单了,这篇全网最实在的测评,帮你精准锁定那款“本命AI”。
同样一个苹果 AI 快讯,比起 DeepSeek 我更喜欢元宝给出的关于苹果 AI 「内外结合」的洞察:

毫不夸张地说,自从生成式 AI 兴起,我几乎没有自己将工作文件从头到尾看完过,都是直接让 AI 帮我归纳总结好要点,然后再按需去看原文件。
在屏幕更小、不方便浏览文件的移动端,让 AI 过一遍文件要点,更是一个常见的用途。
原本以为,DeepSeek 的主战场在问答、搜索和文字生成,没想到处理文件也足够干脆利落,是国产中最优秀的一个。

我将自己写过的一篇 6500 字的《2026 电视选购指南》扔给 DeepSeek,基本信息都归纳到位,只是一些细节可能因为文章写法的原因会出现偏差。

这篇文章的结构比较清晰,篇幅也不算太长,我给出一篇 14000 字的《小平板市场调研报告》——本身也是 AI 生成的内容,充满了大量的冗余文字。

DeepSeek 能够在 20 秒内处理完成 ,即使只是快速模式,只要打开深度思考,就能整理出相当清晰和简略的要点。
对比千问,DeepSeek 详略得当,信息相当凝练;对比豆包,DeepSeek 摘出的要点和信息点要丰富不少。
美中不足的,是 DeepSeek 缺少了智能体能力,无法根据摘录的要点做出思维导图或者 PPT——不过,号称能做思维导图的其他几家,效果也并不让人满意。
千问还是那个问题:排版太密集,文字太冗余,读起来不简洁明了,其实和原本「AI 摘要」的目的有点分歧。
比如《小平板市场调研报告》,产出的摘要也相对冗长,还缺少一些表格或者思维导图来辅助理解。

不过从结果来,生成答案的质量仅次于 DeepSeek。
特别是关于《2026 电视选购指南》这篇的分析,比 DeepSeek 更多了一个「核心逻辑」,技术细节和选购建议也比 DeepSeek 更准确。

并且,千问还能生成思维导图,虽然花的时间久了一点。
PS:千问 3.7 模型目前已经上线
这几年 AI 的一个「邪修」玩法,就是用来修图。
毕竟本质上,AI 修图相当于一次「重绘」,因此自由度更大,既能「精修」风格和人脸,也能大开脑洞对画面进行大改。
因此,能实现 AI 修图,首先要有「生图」的能力,其次能深度理解提示词,修图效果指哪打哪。
AI 修图这个玩法,本来就是豆包先兴起,目前来说效果和玩法对比其他几家依旧很有优势。
在体验上,豆包将「P 图」这个功能做成了一种特色,有专门的页面来进行创作,还提供了非常多的预设以及功能。

更进阶的玩法,当然是提供更丰富的提示词,实现更大程度的画面重塑。
比如将晴朗傍晚的高楼大厦图变个天,不管是朝霞还是阴雨,豆包交付的结果,都是「合成味」最轻的。
下面第一张为手机拍摄的原图,其他三张为 AI 修图:

提示词:这张照片改为雨天拍摄,此时正值入夜前的傍晚,为画面添加一定的雾气,雨水与雾气被建筑灯光打亮,在空中连成丝线,雾气可以盖住部份建筑,同时按照逻辑重塑光影,注意不要改动删减照片中已有的建筑和元素。
AI 修人像是一个更为常见的情景,现在小红书上流行的提示词不仅包括对画面整体氛围的补充,还有大量对人物面部细节的精修。
第一张为 ChatGPT 生成的原图,其他三张图为 AI 修图,豆包完美了执行提示词,没有忽略「阳光照在人物身上」的面部补光。

修图提示词:模仿佳能 G12 的拍摄质感,人要亮点,但不要过曝,人物皮肤白哲带粉调,妆感清透自然(淡淡腮红、口红),让自然饱和度和对比度高一点(特别是天空颜色)。阴天变为天气晴朗,阳光强烈照射,真实光影,阳光照在人物身上,曝光准确,湖面颜色清透蓝色且波光粼粼。
在修图这件事上,国产 AI 里豆包几乎没有对手,甚至连像样的「平替」都很难评选。
关于豆包修图,爱范儿也出过一篇详细的评测和教程👉《实测豆包一键修图,拍照小白有救了|附修图指令》
根据 QuestMobile 的报告,AI 识图是一个非常重度的使用场景,仅次于日常问答、搜索。
不管是旅游遇到的外文路牌,还是不太懂怎么吃的药,或者想种草的商品,甚至是看剧看到不太懂的画面,咔嚓拍下来发给 AI,就能给你解释清楚,搜个同款。
在其他几家 AI 还在玩识图的时候,豆包已经能通过「视频通话」的方式,实时识别用户的动态。

在旅游或者 CityWalk 这些场景,豆包就很适合充当一个导游的角色,能够将广州赤岗塔的历史、层高都充分带到。

公司隔壁的咖啡馆门前栽种了很多形状各异的植物,我用豆包视频通话,一次性全部认识了一遍,连贯的对话体验,比「拍照、上传、搜图」的常规识图流程要好上不少。

豆包的解说偏「旅游向」不仅小心提醒我哪些植物有毒,还会 Call back 之前已经解说过的植物。我将不同 AI 识别植物的答案发给一位对绿植颇有研究的朋友,他表示五种植物中,豆包只错认了一株,正确率最高。
千问和元宝虽然也有识物能力,不过没有视频通话模式,正确率都弱于豆包。
其中元宝在识别植物上对了 3 株植物,并且也是唯一一个提供植物拉丁学名的 AI,还会展开介绍植物的一些知识,但它将赤岗塔认成了罗定文塔。

有点遗憾的是,DeepSeek 的图片识别能力还没有实装到手机端,无缘这场比拼。
最近网络上不少人发帖「控诉」,表示自己用豆包约餐厅、订机票,豆包满嘴答应,到场才发现自己被 AI 骗了,引发热议。

这其实也侧面反映,AI 帮人「办事」的需要,正在兴起。
其实从去年年底开始,AI 应用的场景不再止于普通的你问我答,作图写文,一些更有想法的厂商,想让 AI 应用能和我们的衣食住行更紧密结合。
这又带来一个问题,如何说服服务提供商放弃 App 这个入口,甘愿让自己化身 AI 对话框中的一个卡片?
就目前来看,能实现这样的交互的 AI App,本身就必须和这些服务存在超越「合作」的紧密关系。
背靠阿里系的千问,天生就有其他 AI 所缺少的巨大优势,和淘宝、淘宝闪购、高德以及支付宝这些生活服务息息相关的平台都是一家人。
今年春节,通过简单粗暴的「请喝奶茶」的福利,千问直接让全国人民体验了一把 AI 点奶茶的新奇交互,更初步形成了一个用户心智——这个 AI 有点不一样,不仅能聊天,还能点外卖。
比如我最近肠胃有点不舒服,我就让它推荐了一些适合的外卖,千问推荐的主要是以清淡的拉面和米饭为主,一共有 10 个可选项。

我很喜欢的一个场景是民生服务的一键式直达办理。众所周知,想要查询公积金、医保社保,免不了要在支付宝和微信的各种页面中翻找,现在直接跟千问说一句「提取公积金」,就能一键直达。

目前来说,这个功能还没打磨到完善,有时候想买洗发水调用的是闪购而不是淘宝板块,也不能每次都能帮我快速跳转医保码。
这种体验还是千问一家独有的,也是它最大的优势,只要是阿里系的服务,都可以尝试让千问来「办事」。
元宝有点特别,它不能叫外卖、购物,却是目前唯一一个和微信深度整合的 AI。
公众号文章和聊天记录,都可以直接转发给元宝进行处理,可以用来总结工作讨论、旅游计划,甚至用来帮看水群。

甚至元宝可以直接化身联系人,和用户在微信聊天窗口问答。
不过,元宝更像是微信的一个物理外挂,使用起来有点「绕」,远不如千问和阿里系服务的集成那么紧密。
从根本来说,元宝并不是「微信」AI,这带来了使用上的裂痕。
如果要给这五家 AI 排名,我的选择是:
这个排名,是我个人综合这些 AI App 的回答质量、功能丰富度、以及稳定性综合给出,所以像一上传文件和图片就很容易宕机的 Kimi,很难放到一个很高的排位。
只推荐一个 App,我当然会推荐 DeepSeek。文字工作依旧是目前最高频次的场景,这也是 DeepSeek 最强大之处。

但同样的,DeepSeek 只精于问答,在其他能力上并不见长,如果你有复合需要,或者有特定的,建议多安装一个 AI App。
比如,平时喜欢用 AI 修图,那肯定选豆包无疑;觉得用 AI 购物、办事方便的,自然选择千问。
而如果你像我这样,手机 AI 的主要场景是问答和搜索,偏科生 Kimi 反而更适合。
一口气用了五家 AI,我忽然有了另一个感受,想要推翻文章开头的表述:
给这五个 AI 拉开差距的,除了功能的丰富程度,模型本身的性能也起到关键的作用。
这也是为什么我会将 DeepSeek 放到第一的位置,即使它在功能最少,但更多人使用 AI 的主要场景,还是「文字工作」,答案的正确率和质量,会极大影响 AI 的体验。
这似乎也是一种启示:AI 去卷场景、卷应用当然没错,但当它的触角不断伸向更多领域时,真正决定体验质感的,依然是对模型能力「深度」的持续挖掘。
本文来自微信公众号 “爱范儿”(ID:ifanr),作者:苏伟鸿