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。
日常问答
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。
Kimi：最强国产 AI 搜索引擎
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。
豆包：赢在一个够稳定
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。
文案写作
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。
DeepSeek：网感依旧
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：最懂读者视角
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：
文件摘要
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。
DeepSeek：一目了然
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：信息抓得精准
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
AI 修图
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。
豆包：没有对手的修图 AI
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》
视觉识别
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。
豆包：视频通话仅此一家
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 的图片识别能力目前还在内测之中，尚未全量实装，无缘这场比拼。
生态服务
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。
千问：赢在起跑线
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：目前唯一的「微信 AI」
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。
决定 AI 体验的，是什么？
如果要给这五家 AI 排名，我的选择是：
DeepSeek
豆包
千问
Kimi
元宝
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。
作者｜苏伟鸿
编辑｜肖钦鹏
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