根据 AI 百强榜 App100（国内下载增速榜 A、国内月活榜 A）的最新数据，教育类应用在 2025 年 10 月呈现出同时「增速较快」与「使用量较高」的特征。其中，小猿搜题、作业帮家长版和大学搜题酱位列两个榜单的显眼位置，覆盖了家长辅导、中小学作业检查和大学生课程任务等几类不同的学习场景。
从这几个应用的变化里，可以看到学习过程中的一些现实调整：家长在辅导上更依赖工具，学生在作业环节寻求更快的反馈，大学生则把部分课程任务交由 AI 处理。这些变化说明，AI 不再是被额外添加进来的技术，而是在被一步步吸收到各自的学习节奏里。围绕这三个典型应用，或许能更具体地观察当下学习现场正在发生的若干变化。
2025 年 10 月 AI 应用下载增速榜（MoM Top 10）（数据来源：非凡产研）
2025 年 10 月 AI 应用 MAU 榜（按月活 Top 11）（数据来源：非凡产研）
近几年，随着学校教学节奏加快、学科难度在学期初快速提升，家庭在孩子学习中的参与度被不断推高。尤其在 10 月这个时间点，中小学课程正式进入主线内容，作业量、练习密度和单元测验同步上升，家长在辅导过程中的时间成本与认知压力随之放大。很多家庭在此时会遭遇类似困境：题目越来越复杂、讲解成本越来越高，而家长并不能像老师那样随时从容地提供高质量反馈。
正是在这种现实背景下，小猿搜题和作业帮家长版的增长呈现出结构性特征。10 月，小猿搜题新增下载量达 145 万、环比增长 161.37%，作业帮家长版也取得 40.51%的显著增速。与其说这些应用迎来了「新用户」，不如说家长在关键时间节点、面对更复杂的辅导任务时，自然而然将 AI 纳入了家庭学习的常态工具组合。
2025 年 10 月 AI 教育类应用下载增速榜 × MAU 榜交叉表（数据来源：非凡产研）
更值得注意的是，这些工具早已不是当年的「拍照搜题」产品，而是在持续进化成面向家长的「实时讲解系统」。小猿搜题依托猿辅导自研大模型和庞大题库，能够把一道题拆成多步逻辑链并标注关键知识点；作业帮家长版与银河大模型和学习机生态打通，让家长可以在 App 与家庭硬件屏之间切换辅导场景，提供语音讲解、知识链接、错因诊断等更完整的支持。这些都是典型的「认知劳动」，以往只能由家长自己承担。
当 AI 逐渐接手「判断对错」「解释思路」「提供反馈」这些标准化任务后，家长的角色开始变得更聚焦于情感陪伴与学习节奏管理，而不再被迫充当「半个老师」。北京师范大学统计学院的一项研究显示，在使用智能化学习工具后，学生整体知识水平平均提升 20%以上，而家长每天用于辅导的时间减少约 0.5 小时。这组数据并不能解释某一个月的短期增长，却体现了一个长期趋势：当 AI 在辅导中能够稳定提供即时反馈且质量可靠时，家长便自然将其视为一种可依赖的「第二大脑」。
从行业角度来看，家长端工具的增长还与教育公司自身的战略调整密切相关。自 2022 年起，头部教育科技公司加速向「App + 大模型 + 智能硬件」组合转型。作业帮一侧，通过作业帮 App、大学搜题酱、快对 AI 覆盖不同学段；与此同时，其学习机业务在 2024 年第三季度线上销量份额达 20.6%，全年全渠道销量位居行业首位。猿辅导则推出「小猿 AI」体系，将 App、题库与学习机整合成一个完整的 AI 教辅系统。随着这些产品深入家庭客厅与学习桌，AI 正在从「工具」转变为一种「家庭学习基础设施」。10 月榜单中家长端应用的集中走高，正是这一结构性变化的外显体现。
如果说家长端的变化是家庭责任结构重塑的结果，那么大学端则体现的是学习模式本身的迁移。大学搜题酱在 2025 年 10 月的表现格外突出：下载量 115 万，环比增长 46.47%；在当月 AI 教育类应用月活榜中，其 MAU 达到 3429 万，已成为大学生使用最广的学习工具之一。
与中小学不同，高校场景几乎不存在「家长辅导」，但存在另一种高度普遍的压力——任务密集、时间有限、资源分散。十月往往是大学课程从「开学复习」跨入「主线内容」的时间点，各类quiz、小测、作业、项目与阅读报告开始密集堆叠。面对这样的任务结构，大学生使用AI的第一直觉不是改变学习方式，而是降低完成任务的成本。
过去一年，通用大模型已经全面进入大学校园。DeepSeek、Kimi、豆包以及接入 GPT 的各类工具，正在变成论文写作、概念解释、代码调试的「后台基座」。但在课程层面的具体任务上，通用模型并不总是足够好用：它们能解释定价理论，却未必知道老师指定教材第七章习题 3 的标准解法；能写出一篇讨论性短文，却不一定清楚某门课 quiz 题目的出题套路。
大学搜题酱正是在这一空白中迅速崛起。根据其 App Store 与产品介绍，大学搜题酱由作业帮推出，被定位为「大学生专属 AI 学习助手」，一端接入 DeepSeek 等大模型，一端接入作业帮长期累积的教材题库与高校试卷资源——涵盖上千所高校的期末真题，收录四六级、考研、考公等各类试题资料，支持拍照搜题、文字搜索、扫码搜书、找答案浮窗等多种检索方式。大学搜题酱对大学生而言，这意味着它既拥有通用模型的解释能力，又具备对「这一题」「这本书」的强匹配能力。
从这个角度看，大学搜题酱的上升并非取代通用大模型，而是揭示出二者在高校学习中形成了一种新的协同结构：通用模型负责「提供理解能力」，垂直工具负责「接住课程任务」。高校的学习方式，也在这种工具结构的变化之中，从「围绕课堂展开」逐渐滑向「围绕任务展开」。
如果把家长端的小猿搜题、作业帮家长版与大学端的大学搜题酱放在同一条时间线上来看，可以发现，这三类产品背后既反映了学习行为的变化，也体现了教育科技公司业务方向的调整。在小学到大学的完整学习链条中，从基础练习到题目讲解，再到课程任务处理，AI 的介入点始终集中在那些最耗时、最需要即时反馈、又最容易在人力体系中被忽视的环节。教育 AI 的增长不是来自课堂教学本身，而是来自学习流程中那些长期存在的结构性缺口。
这种链条变化也在反向重塑头部教育公司的业务重心。猿辅导和作业帮在近两年几乎同时确立了「App + 大模型 + 智能硬件」的路径：猿辅导推出「猿力大模型」和「小猿 AI」，并强调其积累的 300 多亿条学习行为数据、15 亿题目及百万套试卷；作业帮则围绕「银河大模型」加速硬件业务增长，学习机品类在 2023 年接近三成全渠道份额，并在 2024 年第三季度拿下线上市场约 20.6%的份额。这些布局的共同目标，是将原本存在于 App 中的 AI 能力延伸到家庭场景中，使 AI 成为更稳定、更靠前的学习基础设施。
10 月榜单呈现的家长端与大学端同时走高，也印证了这种基础设施化趋势：不同年龄段用户对 AI 的使用并非体验式的，而是围绕自身最需要解决的问题反复调用，并形成持续性习惯。这意味着教育 AI 的竞争已经从模型能力的展示，转向对学习链条深度理解与场景嵌入能力的竞争。对于学习者而言，这种变化也使得学习的核心不再围绕课堂展开，而更多围绕一个个具体任务推进，AI 正在被嵌入到这些任务的关键节点之中。
从这个意义上说，2025 年 10 月的榜单呈现的不是单月的波动，而是教育 AI 在不同场景中被系统性吸收的过程——在家庭中帮助家长处理辅导环节，在高校中协助学生完成复杂任务。AI 正在以一种更务实的方式进入学习工作流，成为日常教育体验中越来越重要的组成部分。
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