豆包向内,Gauth 向外。
来源|多知
作者 | 冯玮
2026 年,字节跳动在 AI 教育领域的动作密度远超以往:
1 月,日活过亿的豆包 App 将 " 豆包爱学 " 推入底部核心入口,AI 老师从 " 讲好一道题 " 升级到 " 讲好一个知识 ";
5 月,豆包爱学上线 " 豆包课堂 ",把古诗古文变成 AI 视频互动课;
7 月,海外教育应用 Gauth 推出 AI Course,电影化历史课同日与 Seedance 2.5 视频模型发布;
9 月,Gauth 宣布 AI 课程全面上线,一次新增 200 多门数学课,并开放用户自建课程,同期豆包爱学再次大版本升级,上线 " 同步课 ",将讲解、追问、练习、复习连成完整通路……
以及最近,豆包爱学投放了一组户外广告,把 " 别让孩子的问题掉在地上 " 的信息点,送到用户身边。
不同产品线、不同市场,落点的角度却一致——字节系 AI 教育产品的能力边界正在被重新划定,它要参与的,不再只是某一次具体的答疑,而是学生从预习到复习的整个学习闭环。
以及,离需求更近一点。
01从 8 节历史课到 200 节数学课
于 AI 教育产品而言,答疑是相对容易切入的场景之一,拍照识别、给出步骤、解释知识点,这套逻辑已被市场反复验证。随着模型能力增强,AI 能否进一步承担课程讲解的任务,成为新的探索角度。
字节跳动旗下的 Gauth,在今年的动作尤其明显。
2026 年 8 月,Gauth 宣布推出 AI Course 功能,首批上线的课程以历史为切口,将太平洋战争、两次世界大战、明治维新、工业革命等主题制作成 AI 视频课程。
与 " 题目旁边的答案机器 " 不同,这些课程试图把一个知识主题组织成相对完整的学习过程:视频之外,配有思维导图、知识框架、互动测验以及 AI Tutor,学生可以随时暂停视频,直接向 AI Tutor 提问。
彼时曾有从业者分析 "Gauth 赶在开学前一周的档口上线,8600 万的基数加上开学季的流量红利,AI 课程的首周数据会直接决定字节对这条产品线的投入力度。"
9 月 1 日,AI Course 全面上线,在首批采用电影化制作的历史课之外,新增 200 多门数学课程,覆盖代数 1、代数 2、几何乃至 AP 微积分等美国高中数学内容。
对于这次更新,Gauth 方面曾透露,全球范围内,数学是需求最高的学科;在数学中,代数的学习需求很高。
多知体验发现,全新的 AI 数学课按学科、单元、话题三级组织,每个单元展示学习内容和目标。
课程页面将学习进度、讲解内容、同步文字和 AI 辅导入口整合在同一界面。
与历史课偏重情境化叙事不同,数学课通过可视化图像、示例、比喻和思维导图,把抽象概念具象化。
值得注意的是,Gauth 没有只为学生提供一套固定的课程库。
目前学生可以输入想学的主题、当前水平和关注的方向,由系统生成一门包含 AI 讲解、视频、测验和 AI 辅导的互动课程,完成后还能分享给他人……
Gauth 在同时尝试两条路:平台生产课程,以及围绕具体学生的具体困惑即时生成课程。
传统课程的生产逻辑,是先找到足够大的用户群,再围绕共同需求制作内容;AI 课程提供了另一种可能——课程不必服务于庞大群体,也可以围绕一个具体学生、一个具体知识点即时、动态提供。
当然,这并不意味着 AI 生成课程已能替代传统课程,内容准确性、教学设计与实际学习效果都还需验证。
据官方数据,自 2020 年推出以来,Gauth 下载量已突破 2 亿次,其中数学是全球用户最常咨询的科目,在美国学生咨询量中占比 40.52%,在全球范围内占比 42.71%。在数学科目中,代数在美国咨询量中占比 64.3%,在全球范围内占比 62.8%。
02向前,也向后
如果说 AI 课程解决的是 " 如何组织知识 ",那么另一个变化,是 AI 开始进入更多学习环节。
过去,AI 学习产品的使用往往始于一个具体问题,也随问题解决而结束:拍下一道题,AI 给出答案和解析,一次交互完成。
但当 AI 拥有课程、知识库和持续对话能力之后,产品开始向问题发生之前和之后延伸:课前预习、知识学习、课后复习,都可能成为 AI 介入的场景。
豆包爱学今年的动作正体现了这一变化。
豆包爱学此前已具备拍题答疑、作业批改、错题整理、作文辅导、知识问答等能力。
5 月底上线的豆包课堂,将古诗、古文与字节 Seedance 视频模型结合,推出 "AI 情景短片+知识点精讲 " 的沉浸式视频课——首批即覆盖《早发白帝城》《七步诗》《水调歌头》《出师表》等中小学经典篇目,全程支持随时打断提问。
进入 9 月,豆包爱学进一步完成一轮大升级。
9 月 17 日,豆包爱学官宣四个新动作:全新的 AI 问答、AI 老师、豆包课堂,以及豆包同步课。
以全新的 AI 问答为例,豆包为学习场景设计了 2000 余个项专项能力,官方称其为 " 专属学习 Skills"。
专属学习 Skills 基于孩子真实的学习动作,在新课预习、知识点讲解、课后练习、汉字笔顺、单词听写等环节中都可以被自然调起。
例如,当孩子问 " 帮我快速复习一下勾股定理 ",豆包会顺着对话继续往下讲:一组知识闪卡,一分钟回顾公式和关键要点;一份课后练习,用几道题确认哪里还没真正掌握;需要的话,还能生成一份互动课件,把这个知识点重新讲一遍……
再比如豆包同步课。据豆包爱学官微推文介绍,同步课按年级匹配校内学习进度与知识点,跟着课本章节走,主要服务课前预习与课后复习。
市场的反馈是直接的。
根据 QuestMobile 统计数据,截至 2026 年 6 月," 豆包爱学 " 独立 App 的月活跃用户数(MAU)已达到了 1943.81 万,位列 2026 年上半年国内 AI 原生应用榜单第六名。
而豆包爱学同款拍题答疑、作业批改等能力,今年 8 月也已通过火山引擎向教育行业客户开放——字节的 AI 教育能力,正在从 C 端产品延伸为 B 端服务。
至此,豆包爱学已然形成一个更完整的学习场景:不会做题,可以问;写完作业,可以批改;有错题,可以整理;要预习复习,可以进同步课;遇到知识点,又可以继续向 AI 提问。
一个需要保留的观察是:把更多学习环节放进一个产品,不等于真正形成了学习闭环。
功能可以被整合,但学生是否真正理解、能否独立练习、AI 能否准确判断学生究竟哪里不会,仍需要实际使用和数据验证。
下一阶段 AI 教育产品的竞争,可能不只是功能更多,而是能否真正理解学生的学习状态。
03当知识被动态表达
除了课程和学习流程,生成式 AI 正在改变教育内容的呈现方式。
过去的 AI 教育产品,内容以文字、图片和对话为主。但历史、文学、科学中大量知识具有强烈的情境性——人物、场景、过程与空间关系,并非一段文字就能直观解释。
字节选择从自己最擅长的视频生成切入。
5 月底的豆包课堂,是国内落地场景:AI 短片还原历史情境,再由 AI 老师逐句解析。
两个月后,能力底座升级—— 7 月 31 日发布的 Seedance 2.5,将单次视频生成时长提升至 30 秒并支持多轮延长,增强长叙事、多模态参考与精准编辑能力,当日即上线豆包、即梦等产品。
对于教育场景,这意味着 AI 生成教学视频的技术空间进一步扩大。
国内和海外的两个教育产品由此出现一个有趣的交集:豆包爱学用 AI 视频讲古诗古文,Gauth 用 AI 视频讲历史与数学——课程体系不同,技术带来的变化一致:知识内容开始拥有动态表达的可能。
这个交集在 8 月有了更戏剧化的注脚:72 岁的演员唐国强以 AI 数字人形态化身诸葛亮,在豆包爱学上线电影级《出师表》AI 课程。
课程由 Seedance 2.5 基于其数千分钟影视素材生成,微博相关话题阅读量超过 2 亿。明星 IP 与视频模型的结合,把 "AI 课堂 " 从功能层面推向了传播层面。
当然,视频生成能力本身并不等于教育价值。
AI 能生成一段漂亮的视频,不代表它就是一堂好课——内容需要准确、清晰、适龄,并服务于具体学习目标;在数学、科学等学科中,画面是否真帮助学生理解,还是增加信息负担,需要教学效果来检验。
字节在 8 月还向实时交互推进了一步:8 月 5 日发布的 SeedRealtime 音视频全双工大模型,统一融合音频、视频与文本,实现边看、边听、边说的实时交互,并已在豆包 App 全量上线。
虽然它算不上一个绝对的教育功能,但它让 AI 与学生之间的实时多模态互动成为可能—— AI 老师与学生的交互,未来可能从文字问答走向真正的实时音视频课堂。
04两套试验田
格局正在分化。
阿里千问主打 " 全流程学习工具 "。今年 3 月升级后,千问聚焦讲教材、整页作业批改、错题本生成与定制练习册,试图将 " 学、练、测 " 闭环完整打包;
DeepSeek 凭借逻辑推理与开源生态,成为了极客学生与高年级群体自主解题、写代码与推导复杂数学公式的 " 硬核推理工具 ",但其本身并不做针对 K12 场景的产品化包装;
百度则走硬件 + 软件协同路线,将文心大模型的能力优先注入小度学习机等硬件终端,用硬件场景包裹大模型。
有从业者对多知分析,对比其他综合大模型,豆包的路径更短、更聚焦——此前用户通常围绕一道题或一个知识点获取讲解," 一个集中在单点讲解层,一个开始覆盖更多学习环节 "。
字节的独特性在于结构:国内豆包爱学背靠日活过亿的豆包生态,以免费模式快速做大规模、反哺模型;海外 Gauth 以订阅制独立验证商业闭环,再将验证过的功能与打法回流国内——豆包课堂与同步课的核心体验,正是 Gauth 在海外先跑通、再以免费形式开放给国内用户的。
同一套模型底座,两条产品线互为试验田,意义不言而喻。
此外,多知观察发现,在字节招聘信息中,豆包爱学目前开辟了生物、化学、物理、英语、高中语文等学科的教研岗,以及关注家庭学习场景的 AI 产品经理等岗位。
但字节教育业务面前仍有未解的题:比如和教育企业多年积累的配套课程体系存在距离;商业化尚未证明终局;在家长决策、效果导向、监管敏感的教育市场里,流量从来不是护城河,效果才是。
当课程、视频、同步学习、实时交互等能力逐渐加入之后,产品需要回答的问题变得更复杂了:不仅要回答对,还要讲得对;不仅要讲清楚,还要知道什么时候该讲、讲多少;不仅要提供内容,还要判断学生究竟有没有学会。
从这个角度看,2026 年的 AI 教育竞争,才刚刚从 " 谁能更快给出答案 ",进入 " 谁能更好地参与学习过程 "。
作者:冯玮
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