教育 AI 全球榜單大洗牌：頭部產品增幅超 200%

教育 AI 的熱度正重新回到上升曲線。不同于早期的「狂飆階段」，如今的競爭更像一場結構重排——頭部在穩，中腰在提速，尾部在尋找新的出口。AI 在教育中的角色，也從單一的「功能工具」，進化為教學系統中的「生態節點」。

非凡產研發布的最新 AI 應用數據中，教育類產品整體上揚——出海賽道的 Gauth，國內的豆包愛學與小猿口算，均實現雙位數增長。教育AI的增長邏輯，正從「探索期」邁向「體系化建設」，一場關于技術、學習與商業的深層重組，正在展開。

制圖：多鯨

數據來源：非凡產研

統計范圍：全球及中國 AI 應用榜單（教育類）

排序標準：下載量（萬次），含環比增幅

數據截止日期：2025 年 9 月

如果說上半年教育 AI 的競爭仍像是一場技術沖刺，那么九月之后，它更像一場結構調整。榜單的變化不在于誰漲得更快，而在于增長的邏輯正在改變。

過去，教育 AI 的頭部陣營往往以規模取勝；如今，它們開始在「體系」里較量。Gauth、豆包愛學和小猿口算三款產品，分別代表了出海、本土與 K12 教育三個方向，卻在同一時間實現突破：一款以國際化提速，一款以生態重構，一款以模型融合。

Gauth 的表現最為顯眼。九月榜單顯示，它以 675 萬次下載量 位列全球第 16 位，環比增長 172%，是榜單中唯一進入前二十的教育類 AI 產品。自年初恢復美區服務以來，其月活躍用戶突破 500 萬，并通過「Gauth GPT」模塊將功能從拍題拓展至寫作與理科輔導。三月收入同比翻番，AI 筆記功能成為其增長主力。

在國內賽道中，豆包愛學是九月最大的變量。其下載量環比增長 116.95%，首次躋身國內 AI 應用榜前十。教師節期間，豆包愛學依托字節跳動豆包大模型推出「豆包老師」，以語音互動、動態板書與分層講解重現啟發式教學過程——不急于給答案，而是引導學生思考與追問。應用同時開放知識卡片、試卷生成與語音陪練等學習場景，讓AI從「答題工具」走向「學習伙伴」。在家庭教育焦慮普遍存在的當下，這種以陪伴感與耐心為核心的AI教師模式，正在成為教育AI體系化進化的標志，也為字節系教育生態提供了新的增長支點。

而在 K12 學習場景中，小猿口算成為增長最快的樣本。九月環比增長 228%，是教育 AI 賽道的增速冠軍。增長背后，是猿輔導對模型架構的徹底更新。今年二月，小猿口算正式接入 DeepSeek 推理模型，與自研「猿力大模型」融合，實現從「批改答案」到「理解思路」的跨越。AI 講題從一次性反饋變成過程性教學，算法的「推理力」開始真正介入學習過程。

在它們身后，作業幫與快對維持穩態增長，環比分別上漲 58.79% 與 64.43%。作業幫在學習機與 App 端持續優化 AI 批改與語義理解模塊，快對則依托自研模型整合拍照解題、寫作、翻譯與掃描等多場景功能。它們構成教育 AI 的「剛需底盤」——流量穩定、場景高頻，提醒行業：在所有技術更新之下，教育的基本需求始終是支點。

頭部產品的表現看似分散，實則同頻。它們共同完成了教育 AI 從「功能競爭」到「系統競爭」的躍遷：算法走向融合，生態走向閉環，增長也從爆發走向結構化。對教育 AI 而言，這才是真正的拐點。

如果說頭部的穩固來自生態積累，那么中腰層的上升則源于教育邏輯的轉向。九月的榜單中，光速寫作與 E 聽說中學成為兩種不同方向的代表——前者讓AI學會「寫」，后者讓AI學會「聽」。

光速寫作由作業幫生態推出，九月環比增長 926.59%，是教育 AI 中增速最快的產品。它從作業批改延展到寫作生成，支持改寫、續寫、擴寫等多場景應用。與其說它是一款寫作工具，不如說是學生與 AI 共創的內容平臺。教育 AI 由此從「找答案」邁入「表達思想」，學習的價值開始從「對」轉向「懂」。

E 聽說中學的突破，則來自語音識別與智能反饋的結合。依托科大訊飛的語音評測技術，它在新版本中加入 AI 單元對話與音素級糾音模塊，可根據學生發音自動生成訓練路徑。試點數據顯示，學生聽說得分率平均提升近 20%。AI 在這里扮演的已不是「練習工具」，而是一名具備診斷與陪練能力的「學習教練」。

在高校與職業學習場景中，大學搜題醬、小猿搜題等產品維持穩步增長，以知識檢索和錯題推薦構成長尾生態。這些不顯眼的應用，卻讓教育 AI 的觸角伸向更細微的學習場景——從記憶到表達，從單點智能到系統服務，教育AI的中腰層正在補全體系的邏輯。

榜單尾部的教育 AI 應用進入了「慢變量」階段。洋蔥學園、TalkAI 練口語、英語天天練等老牌產品依舊擁有龐大的存量用戶，但在模型與體驗迭代上顯得克制。它們不再以速度取勝，而在思考如何讓 AI 更貼近教育的「人性維度」。

洋蔥學園在去年推出新一代「AI 智能學伴」，與英特爾、火山引擎共同發起「AI 陪伴青少年成長計劃」，新增情感交互模塊「暖暖星語」。這一嘗試將 AI 從學習推薦擴展到情緒支持，開啟了「技術+情感」的雙維探索。

TalkAI 則延續語言學習方向，在最新版本中支持多語言視頻對話和語法糾錯，覆蓋 60 余種語言。它展示了 AI 語音產品在沉浸式教學上的潛力，卻也說明：國際化并不等于增長。教育 AI 要真正出海，需要的不只是語言能力，更是文化語境的理解與本地化內容的積累。

整體來看，尾部產品的放緩不是被市場淘汰，而是進入了一種「沉穩增長」的周期。AI 教育的競爭已從「是否接入 AI」轉向「AI 能否深入教學邏輯」。當效率紅利消退，新的競爭力將來自理解學習者、理解場景，也理解教育的邊界。

過去一年，行業在「模型接入」的浪潮中迅速拉齊；現在，差距開始出現在「教育邏輯」的層面——誰能更好地理解學習場景、定義使用周期、建立持續反饋，誰就能在下一輪競爭中留下來。

第一，教育 AI 正在進入從規模競爭到效率競爭的新階段。Gauth 證明了中國 AI 在全球教育場景的可遷移性，但出海市場的競爭將回到教學效果與產品留存；

第二，行業將加速走向從產品競爭到體系競爭。豆包愛學以「陪伴式教學」構建生態閉環，小猿口算以模型融合推動教學化，這是教育 AI 開始具備產業化結構的信號；

第三，未來一年，教育 AI 的焦點將轉向從工具創新到內容與數據協同。誰能掌握教育內容的動態生成能力，誰就有機會定義新的學習標準。

AI 教育的下半場，不在算法，而在教育。真正的競爭力，不是「AI 能做多少」，而是「AI 是否幫學生學得更好、機構教得更準」。這意味著，教育 AI 的未來將屬于那些能夠把算法嵌入教學邏輯、把數據轉化為理解的公司。

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