模力工場026周 AI 應用榜：告別散兵游勇，看 AI 應用如何組隊破局

作者 | 模力工場

模力工場 新鮮事

• 臨近年底，模力工場正式推出“2025 年度 15 大 分類 Top ONE AI 應用盤點”。我們從上架的應用中精選出十五個垂直領域（工作效率、軟件開發、數據分析等）公認的“榜單冠軍”，快來看看你的應用有沒有上榜吧~

026 周榜單總介紹

模力工場第 026 周 AI 應用榜來啦！

• Wino Studio 杭州 : 工作效率、數據分析、教育學習類, 智能融合的計算與創作空間

• AI Ping 北京: AI Infra 類, 一站式大模型服務評測與 API 調用平臺

• ChatGPT: 工作效率、軟件開發、設計創意類, 通用型 AI 助手，覆蓋寫作、編程、分析與創意協作

• 咔皮記賬- 你的 AI 財務助手: 生活服務類, 咔皮記賬是為熱愛生活的記賬達人設計的記賬 app，多種便捷方式快速記賬，助你更好制定消費預算，清楚掌握錢花在哪，理財更輕松

• Pi 智能演示文檔: 工作效率、教育學習、設計創意類, 全棧創作助手，演示內容能動態適應不同篇幅、空間、設備、格式或媒介的展示需求

• 訊飛繪鏡: 設計創意類, 把文字直接變成短視頻

• 電商專用 AI 設計工具: 設計創意類, 電商專用 AI 設計工具

• 通義聽悟: 工作效率類, 會議錄音到結構化結論

榜首應用開發者 Q&A

本周模力工場助手模力小 A 采訪了榜一應用 Wino Studio 的開發者，帶來七個快問快答。

開發者簡介：杭州宇算科技的核心團隊具有理論物理研究和大數據研發的雙重背景，致力于將學術界和產業界的力量結合起來，打造新一代的基礎軟件。我們面向國內產業需求，基于 Rust 語言打造了兩大技術產品：Zino 開發框架和 Wino 計算引擎。

Wino Studio是什么：Wino Studio 是一款高性能桌面應用，以 Wino 文檔為核心，將概率性的大模型和確定性的領域知識結合起來，服務于科研教育方向的三大應用場景：內容創作、數據分析和科學計算。

模力小 A：在 AI Agent 逐漸能夠自主完成復雜任務的今天，您認為未來的 AI 應用交互形態會是更傾向于“隱形化”（作為后臺服務自動運行，如藍鶯 GrowAI），還是會演變成一種全新的、以自然語言為核心的“超級終端”？開發者該如何押注？

Wino Studio：我認為未來的 AI 應用交互形態會更傾向于隱形化，大的趨勢肯定是朝著用戶無感知、Agent 全自動化運行的方向發展。很多工作的中間過程，用戶往往是不需要關心的，這類任務就很適合放在后臺。如果是那種探索性的、需要創新想法和引入關鍵性決策的，人機結合是更好的方式，這需要創新性的交互方式。

模力小 A：您最想將模力工場推薦給身邊的誰？

Wino Studio：推薦給身邊的 AI 創業者，很多創業者在冷啟動階段都需要更多的流量曝光。

模力小 A：請先介紹下 Wino Studio 的起源：是什么契機或痛點促使你們啟動這個項目？

Wino Studio：我們最初是想做 AI+ 科學計算的，也就是 AI4S 這個賽道，畢竟我們核心團隊成員是有理論物理學研究背景的。我們一開始的目標是想做一個類似于 Mathematica、MATLAB 的國產化計算引擎，但在產品實現的過程中，我們對于這個目標有一定的調整。大模型本質上是概率性的，它很擅長創意性的思維發散，但是它很不擅長確定性的計算。我們就是想把這兩者融合起來，給科研人員或企業研發提供生產力工具。

模力小 A：在技術架構上，Wino Studio 如何實現高性能的交互式計算與大模型服務融合？有哪些關鍵設計或技術選型？

Wino Studio：在技術架構上，我們主要是選擇了 Rust 這個高性能的編程語言，借鑒了 Jupyter Notebook 的交互方式，通過引入不同類型的計算單元，比如 Chat、Markdown、Command、Schema、SQL、JavaScript、Python 等，把大模型服務和編程技術融合起來。在應用開發層面，我們也是使用了我們自己基于 Rust 開發的 Zino 框架，在性能和生產力上有很大的優勢。

模力小 A：你們如何看待“AI 驅動的高效探索平臺”這一領域的趨勢？是否有相關行業洞察或用戶需求數據支撐你們的定位？

Wino Studio：對于 AI 應用開發來說，最花時間的其實是早期的洞察挖掘以及測試階段。至于實現，完全可以交給 AI Coding。也就是說，你得先借助 AI 和領域知識從數據中挖掘出一個好的想法，并初步驗證它的可行性及效果才能繼續往前一步推進，這是最重要的。我們 Wino Studio 就是致力于提供系統化工具來幫助用戶做這種早期探索及測試的。

模力小 A：產品上線后，你們主要通過哪些方式接觸目標用戶？目前最有效的用戶獲客渠道是什么？

Wino Studio：我們雖然產品已經上線，但其實還處在早期開發階段，目前主要是在自媒體平臺上通過分享應用案例來做一些宣傳，以吸引目標用戶。我們的 Wino Studio 產品本身是 ToC 的，但是我們的商業模式其實是 ToB 的，或者更準確地說是 ToSi 的，即面向超級個體的。此外，我們還有一個獲客渠道是通過參加創業營來尋求商業合作機會。

模力小 A：未來 12 個月內，你們在技術或業務上最想突破的三大目標是什么？

Wino Studio：未來一年，我們的三大目標：一是把 Wino Studio 在某幾個具體的應用場景上做得既專業又深入，比如金融數據的量化分析；二是借助 AI Coding+ 人工優化的方式系統性實現科學計算領域的基礎算法，并且能在科學發現上做出一些有影響力的突破；三是擴大產品知名度，觸達百萬級別的潛在用戶。

本周必試應用

應用名稱：AI Ping

關鍵詞：大模型智能選型平臺 | 模型性能實時評測 | API 智能路由

小 A 推薦：Al Ping 以評測驅動，為 AI 大模型選型提供科學標尺。平臺提供 20 余家供應商、400+ 模型服務，通過 7x24 小時實測，輸出實時性能排行榜助您輕松選型；智能路為用戶每一次 API 請求自動匹配性能更優價格更低的供應商，極大地降低了開發者選型與集成難度。

上榜冷門但有趣的應用

應用名稱：咔皮記賬

關鍵詞：懶人記賬神器 | 拍照 / 截圖自動記 | AI 財務管家

小 A 推薦：作為一款 AI 原生財務 Agent 工具，咔皮記賬堅信“生活很復雜，財務應該簡單化”！ 從 AI 自動記賬到智能預算規劃，從 AI 消費提醒到復盤洞察分析，咔皮記賬的目標，就是幫助廣大用戶以最新潮、最 AI 的記賬方式，“掌控消費、改善財務，找回生活的松弛感”。

本周上榜應用趨勢解讀

本周榜單透露了一個強烈的信號：AI 應用如今正在“組團”解決問題，單打獨斗的時代過去了。

過去，一個 AI 工具通常只擅長一件事，比如寫文案或者做翻譯。而現在，聰明的開發者開始像組建一支專業團隊一樣設計產品，把不同的 AI 能力、行業知識和用戶的工作流無縫銜接在一起，形成一個能自主運轉、深度協作的智能服務體系。

Wino Studio，就像一個高度自由的“專家工作室”。它不直接給你答案，而是提供一套強大的工具和靈活的環境，讓研究者或分析師能親手把大模型、編程代碼、校驗規則和數據“組裝”起來，定制出一個專攻某個復雜問題的“私人探索團隊”。AI Ping，則扮演著精明的“調度中心”角色。面對市場上數百個各有優劣的 AI 模型 API，它通過實時測評和智能分配，自動為你的每一次請求匹配最快或最省錢的“外援”，確保任務總能交給最合適的“專家”處理。

在垂直領域，這種“團隊化”趨勢更顯著。咔皮記賬就是一個全自動的“財務管家”，從識別消費憑證、分析花費習慣，到預警預算超支、提醒還款，它把整個財務管理流程都包攬了。繪蛙則是專為電商賣家服務的“視覺設計團隊”，輸入商品信息，它就能自主完成找模特、搭場景、出設計圖等一系列動作。

此外，智能系統的“個性化”和“深度集成”成為新亮點。Pi 演示文檔能學習你的品牌風格，像一位熟識的伙伴一樣幫你做 PPT；通義聽悟則深度嵌入會議流程，自動產出紀要、總結和待辦清單；訊飛繪鏡能理解你的腳本，并協調文案、畫面和配音，一鍵生成視頻。

總而言之，競爭的核心已不再是擁有某個單項 AI 功能，而在于如何巧妙“調度”多個智能單元，并將其深深植入一個具體的專業場景中。對用戶而言，他們正從一個功能的“使用者”，轉變為一位智能團隊的“管理者”。

最后再介紹一下模力工場的上榜機制和加入榜單的參與方式，歡迎大家繼續積極參與提交 AI 應用：

模力工場 AI 應用榜并非依靠“點贊刷榜”，而是參考以下權重維度

• 評論數（核心指標，代表社區真實反饋）

• 收藏與點贊（次級指標）

• 推薦人貢獻（注冊推薦人可直接為好應用打 Call）

加入榜單的參與方式

• 如果你是開發者：上傳你的 AI 應用，描述使用場景與核心亮點；

• 如果你是推薦人：發現好工具，發布推薦理由；

• 如果你是用戶：關注榜單，評論互動，影響榜單權重，貢獻真實聲音。

One More Thing，對于所有在模力工場上發布的 AI 應用，極客邦科技會借助旗下各品牌資源進行傳播，短時間內觸達千萬級技術決策者與開發者、AI 用戶：

• InfoQ 全媒體矩陣

• AI 前線全媒體矩陣

• 極客時間全媒體矩陣

• TGO 鯤鵬會全媒體矩陣

• 霍太穩視頻號

技術人的年度儀式感！ 年度盤點與趨勢洞察 啟動！

《2025 年度盤點與趨勢洞察》由 InfoQ 技術編輯組策劃。覆蓋大模型、Agent、具身智能、AI Native 開發范式、AI 工具鏈與開發、AI+ 傳統行業等方向，通過長期跟蹤、與業內專家深度訪談等方式，對重點領域進行關鍵技術進展、核心事件和產業趨勢的洞察盤點。

力求以體系化視角幫助讀者理解年度技術演化的底層邏輯、創新方向與落地價值，并為新一年決策提供參考。內容將在 InfoQ 媒體矩陣陸續放出，歡迎大家持續關注。

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