国产AI助手教育场景深度实测：豆包、千问、灵光谁更能助力学习？

自今年11月下旬起，国产AI助手的发展步伐显著提速，更新迭代节奏日益紧凑。

11月22日，灵光依托“一句话生成小应用”的闪应用功能迅速破圈，上线仅四天下载量便突破百万大关；11月末，豆包手机助手在工程机上的实测演示亮相，激起了关于系统级AI能否全面接管手机操作的热烈探讨；12月3日，千问App接入被誉为“阿里最强学习大模型”的Qwen3-Learning，公测首周下载量超过一千万，创下国内AI应用增长速度的新里程碑。

这三款国产AI助手共同揭示了一个明确动向：国产AI正从单纯的技术比拼快速转向实际应用场景的深耕，特别是在教育赛道。它们不仅在技术层面向国际前沿看齐，更在真实场景中检验其能否切实扮演学生的“学习伙伴”。为此，本文选取五个常见学习情境，系统测评豆包、千问和灵光在模拟课堂中的表现，解析它们各自的功能特质：哪一款更近似于教师，哪一款更侧重工具属性，哪一款又能真正融入学生的学习成长路径。

实测一：解题讲解——从“给出答案”到“阐明思路”

理解题目是学习的第一步。首轮测试中，我们让三款助手处理同一组题目：一道六年级数学应用题、一道初中古诗鉴赏题、一个初中英语句型。

数学题是一道典型的修路问题：第一天修完全长的六分之一，第二天修完全长的四分之一，两天共计修了140米，求道路全长。指令仅有一句——需像面对六年级学生那样，逐步讲解过程，而非直接输出答案。

（从左至右依次为豆包、千问、灵光，后续图片顺序保持一致）

豆包的讲解风格最贴近“分步骤板书”。它首先引导学生回顾分数含义：1/6和1/4分别代表什么，接着推算两天合计修了多少份额，然后将这部分与“140米”对应，最终停留在“140除以五分之十二”这一步，明确点出运算关系，却将计算结果留给学生自行完成。它将流程分解得细致有序，结构清晰，宛如一节节奏分明的微型答疑课。

千问则直接采用了代数方法。它将条件转化为方程：设路长为x，列出“x×(1/6+1/4)=140”，合并分数、简化方程，流畅地解出答案。整个过程简洁利落，逻辑完全正确，但对于刚接触应用题的学生而言，缺少了一些从“文字描述”到“数学表达”的过渡点拨，更像面向已掌握方程基础学生的解析。

灵光采取了折中策略。一方面，它会依据条件列出算式与等式，逐步推导每一步；另一方面，在表达上通过排版和可视化突出关键步骤，最后辅以简短结论与验证，整体呈现最接近课堂上的“例题示范加板演”。

第二道语文题替换为李白的《上李邕》。指令要求不仅解答两道大题，还需说明“如何把握这首诗的核心思想”。

豆包按部就班完成任务：先完整回答修辞与情感问题，再额外补充一段“抓中心思想”的方法，内容全面但结构略显“模板化”。千问则呈现标准答题模式：直接给出两问的规范答案，准确、完整，但未做额外拓展。灵光则将答案、解题思路、易错提示和举一反三融入一段连贯叙述，明显带有教辅编写风格，也更贴近语文教师的讲评手稿。

英语部分，我们使用了一个典型现在完成时例句“I have lived here for three years.”，要求厘清结构、含义、常见错误及记忆技巧。

三款助手均能清晰阐释for与since的区别，并提供现在完成时的基本结构。豆包依照指令全面展开，千问在准确性与紧凑度上稍占优势，灵光则保持了清晰而不过度延伸的风格。就这一单项而言，它们都已具备“讲透一个句型”的能力。

本轮测试显示，三款AI在准确性上均无瑕疵，但气质迥异：豆包善于将题目拆解为明确步骤，引导学生跟随；千问更像一本解析册，将最关键路径勾勒得明晰；灵光则在“讲明白”之余，额外注入了一些教学设计感。

实测二：错因剖析——谁能真正“读懂学生的错误”

讲解题目后，真正的分水岭往往出现在后续环节：学生做错题时，AI能否理解“错误根源何在”。

我们提供了三个典型错误案例：

将1/2 + 1/3计算为2/5；“通过阅读这本书，使我懂得了很多道理。”这类病句；以及“He go to school every day.”这种英语语法错误。统一指令是：诊断错误原因，推测学生的知识盲区，并说明后续教学方向。

在分数加法错误上，豆包准确指出了“直接相加分子分母”这一表层问题，也提及“未通分”这一关键步骤，但整体分析仍停留在规则层面，延伸有限。千问的回答多了一层“学生视角”，例如提到学生可能受“小数估算”影响，将1/2视为0.5、1/3视为0.33，从而习惯性地以“近似”心态拼凑结果，诊断中带有些许同理心，但未将错因精准锚定到特定知识点。

灵光的视角则更偏向教研分析。它将此错误分解为多个潜在薄弱点：未建立分数加法须“分母统一”的概念、对最小公倍数理解不牢固、分数大小比较仍依赖直觉、甚至缺乏“单位一致再运算”的常识。随后给出的教学建议也围绕这些薄弱点展开，如通过不同分母的具体实例强化通分流程。对教师而言，此类诊断更易转化为具体的补救教学设计。

在语病和英语错误部分，三款助手表现均合格：皆能识别“通过”后缺主语，指出动词形式应为goes。但豆包更侧重于规则讲解，千问会补充“此类错误在学生写作中较常见”，灵光则习惯将错误关联到明确的知识标签上，例如“介词结构作状语时主语必须明确”“第三人称单数需单独强化”等。

本轮测试的差异可概括为：豆包擅长指出“哪一步出错”，千问乐意多思考“学生可能如何想”，灵光则努力将错题置回知识体系中，为后续教学提供清晰着力点。对于真实教学场景，三种风格各有适用对象。

实测三：习题生成——谁能切实辅助教师“设计一套练习”？

讲解与诊断之后，自然过渡到练习设计。我们设定了两个场景：一是六年级“异分母分数加减法”，二是初一“一般现在时与一般过去时对比”。要求三款助手分别生成6道题，划分基础与提高两类，契合对应学段难度，并尽可能贴近真实课堂。

在数学部分，豆包依要求给出了三道计算题和三道简单应用题，题型规范、难度适宜，但整体类似从题库抽取的组合，与前述错因分析关联不紧密。灵光生成的题目同样达标，但整体也偏向“任务完成”，不似围绕特定教学主线精心编排的练习。

千问的表现则明显带有“教学工具”特质。它不仅标注每题类型，如“通分基础题”“混合运算题”“生活情境应用题”，还在部分题目后附加简短说明，指出该题主要训练何种能力，例如“强化分母统一意识”。最后，它会自动将这些题目整理为Word文档格式，方便教师或家长直接下载编辑、打印使用。这种从“出题”到“提供成套练习”的一体化能力，使其更似为嵌入教学工作流而设计的产品。

在英语练习生成上，三款助手同样完成任务，题目基本围绕时态对比展开，均融入了日常生活情境。差异依然类似：豆包和灵光提供的是“可用题组”，千问在题型标注与练习结构上多做了些“教师视角”的功夫。

从结果看，目前三款助手在“能否出题”层面均已成熟，真正拉开差距的是“能否为教师提供一组蕴含教学意图、兼具使用便利性的习题”。就此而言，千问在学习大模型加持下，略胜一筹。

实测四：学习规划——AI能否编排一周“切实可行”的学习方案？

AI能否设计学习路径，是家长与教师关注的另一焦点。我们虚拟了一名六年级学生：计算题无误，但遇到分数应用题便“思路混乱”，不善审题，难以辨识数量关系，对分数概念掌握也不稳固。三款助手的任务是为该生制定一份7天数学提升计划，每日不超过40分钟，包含明确小目标、可执行练习，并在每日结尾附一句简短鼓励。

豆包提供的计划极为工整，习惯以表格呈现内容，列明每日重点、练习建议与时间分配，细节较充分，适合家长快速浏览或打印。千问更注重语言亲和力与目标聚焦性，例如在某天明确写道“今日只做一事：先将题目读准确”，随后围绕该小目标安排练习，最终的鼓励话术也明显“面向学生”，而非仅对家长发言。灵光的计划略显紧凑，语句更简短、目标更清晰，宛如一份训练方案，强调每日需攻克的关键点。

整体观之，本轮测评未见“明显不足”，三款助手均已具备制定短期学习计划的能力。它们之间的差别更多体现在细节风格：豆包偏工程化与结构化，千问更似班主任撰写的学习建议，灵光则带点“训练营教练”风格。

实测五：连续对话与陪伴——从“单次答疑”到“完整小闭环”

除单次答疑外，我们还想探究：当学习进入一个小型闭环，AI能否记忆前后逻辑，提供连贯辅助。

为此，我们设计了一个三步连续任务。

第一步，让AI分析一条错误解题过程：“5/6−1/4=4/10=2/5”，并判断学生的错因与知识薄弱点；第二步，基于这些薄弱点设计3道针对性练习，并标明每道题主要训练哪种能力；第三步，假设学生已有进步，请AI撰写一段3–4句的学习反馈。

在第一步诊断中，三款助手延续了此前水准：豆包能准确指正计算规则错误，千问会补充学生可能的直觉思维路径，灵光则将问题更系统地归类至通分、单位统一及数量关系理解等环节。

（豆包三步测评）

至第二步，练习题的针对性与承接感开始成为分水岭。豆包给出的三道题难度控制得当，大致围绕分数加减展开，但与首轮诊断提及的薄弱点关联不甚紧密。灵光会刻意提示“这几道题重点练习通分和单位统一”，但在题目设计上，有时会出现额外提醒与警示，使练习略显“过度用力”。千问在此环节则表现更自然：三道题分别对应前述弱点，每题后皆附简短说明，如“此题主要考察你是否先将分母化为一致”，既兼顾逻辑承接，也便于家长理解练习目的。

（千问三步测评）

第三步的学习反馈最贴近真实课堂情境。豆包的反馈内容完整，会提及学生哪些方面有进步，也提醒“下一步可加强读题与列式练习”，整体结构清晰，但语气稍显“机械”。灵光在此步内容相对简练，主要为简要肯定与一句鼓励。千问的表现最接近教师评语：先具体表扬改进之处，再指出仍需注意的点，语气自然，既不过度褒奖，也不施加压力。

通过这个三步小闭环可见，当任务从“单次问答”升级为“小周期协作”，三款助手在连贯性上的差异被放大。千问在前后衔接、逻辑一致性及反馈细腻度上表现最佳，豆包在执行指令与保持稳定性上最可靠，灵光则在分析型任务中更具优势，但在连续陪伴的打磨上尚有提升空间。

（灵光三步测评）

这五组实测勾勒出一幅相对清晰的图景：豆包、千问和灵光均能在学习场景中“提供助力”，但它们实际扮演着不同角色。

豆包像一套结构扎实、执行可靠的学习工具。它善于分解过程、厘清步骤，指令越具体，其完成越干脆利落。千问更似一位试图理解学生、也注重教学流程的教师：能讲透题目、能洞察错因、能给出蕴含教学意图的练习，也能在短期学习路径上保持语言与逻辑的连贯。灵光则在诊断与呈现方面拥有自身长板，尤其在将错误归位于知识网络、使解析更具“课堂感”上，展现出显著的专业性。

对教育领域而言，关键并非“孰优孰劣”，而是此次测评足以表明：

我们探讨AI学习助手时，焦点正从“模型性能”转向“教学能力”。下一阶段的竞争，将不再仅限于答题速度或内容生成量，而在于谁更尊重学习节奏、谁更理解教学过程本身、谁能更无缝地融入真实课堂与家庭学习场景。