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AI 语音输入法爆火:豆包输入法全面上线,Typeless 日榜第一,Wispr 融资 8100 万美金

发布时间:2026-09-30 浏览量:2631

AI新浪潮观察 12min read AI 语音输入法爆火:豆包输入法全面上线,Typeless 日榜第一,Wispr 融资 8100 万美金 Founder Park 2026/09/28 摘要 语音输入法,已经完全进化了。 本文首发于 Founder Park 公众号 · 2025 年 11 月 27 日 如果不是这波大模型的爆发,没人会想到「输入法」这个早已被视为「基础设施」的赛道,会在 2025 年下半年突然变得性感起来。 过去两个月,语音输入领域的消息密度有点夸张: 国内:字节的豆包输入法结束内测,正式登陆各大应用商店(iOS 和安卓都有了);微信输入法也在持续迭代,强化 AI 辅助功能;大模型六小虎的智谱也开始内测智谱 AI 输入法。 海外:Wispr(Whisper Flow)近期宣布完成 2500 万美元 A 轮融资,累计融资额达 8100 万美元;Typeless 在 Product Hunt 上线首日登顶,引发效率工具圈层的关注,团队也在开发移动端版本。 虽然这些产品表面上都是「语音转文字」的输入工具,但实际上各家厂商的底层逻辑与产品打法截然不同,基本可以划分成三个阵营: 1、桌面端 SaaS 派:以 Wispr 和 Typeless 为代表的,它们面向核心办公人群,主打高效率的生产力场景; 2、移动端大厂派:以豆包和微信输入法为代表,依托庞大的生态流量覆盖全场景社交; 3、小成本极客派:是以 Whisper Keyboard 和闪电说为代表的本地化或独立开发路线。 超 15000 人的「AI 产品市集」社群!不错过每一款有价值的 AI 应用。 邀请从业者、开发人员和创业者,飞书扫码加群:进群后,你有机会得到: 最新、最值得关注的 AI 新品资讯; 不定期赠送热门新品的邀请码、会员码; 最精准的AI产品曝光渠道 01 主观体验 后面会有一些少样本的测试,但在那之前,输入法是一个需要长期使用的产品,不同的场景、不同的输入内容、不同的设备都会造成完全不一样的用户体验,所以我们先从主观角度,提供一些参考观点: 所有 iOS 的第三方语音输入法,都因为权限问题,时常需要跳转 app 页面,再返回进行语音输入,非常糟糕的体验。 豆包输入法:移动端最佳,中文最佳,豆包语音模型硬实力支撑,速度上碾压其他主流输入法的语音输入体验,准确率上也明显好于其他输入法。不过目前刚做几个月,公开发布了 MVP 版本,功能较少,需要花里胡哨功能的朋友们可能不会满意。 Typeless:桌面端,输出质量最佳,转写也非常准确,甚至可以直接语音提需求改格式,适合桌面端生产力场景(如文档写作等)。速度较慢,感觉是异步的,另外主要是网络问题。团队在输入法基础上做了很多新交互的尝试,移动端也正在开发,期待一下。 闪电说:桌面端速度最快,使用端侧模型,没有隐私问题,且完全免费。在本次测试的一段刁难 AI 的文本中表现欠佳,但团队迭代速度很快,来自武汉的创业团队,期待一下。 微信输入法:完成度毫无疑问最高的,移动端上了很多 AI 功能,比如调整表达风格、AI 搜索和文字排版成图等等。 Wisper Flow:我们都是中文场景啊,所以,难评,延迟比较高,移动端甚至不会加标点,感觉中文不是特别好的样子。 02 一次刁难的测试 为了厘清这些产品背后的差异与实际表现,我们做了一个测试。 先说结论:桌面端最佳是 Typeless,移动端最佳是豆包输入法。 我们构建了一个刁钻的测试场景,模拟了一位科技公司产品经理在焦虑状态下的会议发言,刻意包含了生僻成语、高频互联网黑话、中英混排、剧烈的情绪波动以及复杂的数字日期格式。如下: 关于 OpenAI 最新发布的 Sora 模型,我昨晚仔细读了那篇 Technical Report。但是!咱们现在的 GPU 算力完全不够!你们看一眼后台的 Dashboard,现在的 QPS 已经爆了!我之前反复强调过,Transformer 架构的优化是重中之重,为什么直到 Deadline 还是这个样子?现在的代码简直就是冗余!Bug 满天飞!能不能不要总是互相 掣肘,整天对别人的资源 觊觎不已?这种 沆瀣一气的办公室政治,我真的受够了!唉,那个…… 叫什么来着…… 对,王若虚跟我说,只要预算能控制在 ¥50,000.00 以内,或者…… 嗯…… 在 2025 年 1 月 1 号 之前上线,哪怕是 Beta 版本,老板也能接受。听明白了吗? 【特别提示:这个测试是非常极端的场景,测试的所有产品中,也许个别并不适用这一场景,所以结果仅供参考。】 测试结果如下: *延迟测试方法:将音频波形完全归零(说话结束)的时刻定义为 t0,将屏幕上转写文字完全上屏且不再变动的时刻定义为 t1,通过公式 d=t1-t0 计算出各款产品的大致延迟时长。

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