Cherry Studio是一款面向多场景AI交互需求的桌面端AI客户端产品,核心定位为聚合多模型能力的一站式AI工作平台。支持接入主流大语言模型、多模态生成模型,内置会话管理、提示词工程、文件解析等实用功能,覆盖内容创作、代码开发、信息查询、创意构思等多元场景。目标用户包含内容创作者、程序开发人员、办公白领、学生群体、设计从业者等,可满足不同用户在日常工作学习中调用AI能力的各类需求。
- 运营状态
- 正常运营
- 地址
- cherry-ai.com
- 定价模式
- 基础功能免费
- 支持平台
- Web 网页
- 是否开源
- 闭源
- 适合人群
- 内容创作者、程序开发人员、办公白领、学生群体
- 收录时间
- 2026/6/14
- 访问量
- 0 次
编辑点评
作为一款桌面端AI聚合客户端,这款产品解决了很多用户需要在多个AI平台之间来回切换的痛点,不需要打开多个浏览器标签页,在一个客户端内就能调用不同厂商的大模型能力,操作路径更短,界面也更简洁专注。相比网页端AI工具,它的本地存储能力让历史对话的管理更方便,不用担心清理浏览器缓存导致对话记录丢失,多文件解析的支持也让处理长文档、代码文件的需求更容易满足。对于需要经常使用AI辅助工作的用户来说,它的自定义提示词模板、多模型对比功能都能有效提升使用效率,同时支持本地模型接入的设计,也给有数据安全需求的用户提供了更多选择,适配不同用户的差异化使用需求。
核心功能
使用指南
- 1
进入官网https://cherry-ai.com/,根据自己的操作系统选择对应版本的安装包下载,完成客户端的安装并打开。
- 2
进入设置界面,选择你需要接入的AI模型,填写对应模型的API密钥并完成连通性测试,确认模型可正常调用。
- 3
根据自身使用需求创建会话分类文件夹,也可以直接新建对话,选择需要使用的模型,即可开始和AI进行交互。
- 4
如果有文档或图片分析需求,直接点击输入框旁的上传按钮,选择对应文件上传后输入相关问题,即可获取针对性回复。
- 5
会话结束后可将对话内容导出为需要的格式,也可将常用的提问指令保存为提示词模板,方便后续直接调用。
优势与不足
优点5 项
"支持多主流大模型聚合接入,可一键切换对比不同模型输出结果"
"会话内容支持本地加密存储,可分类管理、多格式导出历史对话"
"内置多领域提示词模板库,支持用户自定义添加个人常用模板"
"支持图片、多格式文档上传解析,可直接基于文件内容与AI交互"
"支持对接本地部署的开源大模型,满足数据隐私相关使用需求"
不足4 项
"需要用户自行配置各模型的API密钥,新手首次使用有一定门槛"
"部分模型的高级功能如实时语音交互暂时未完全适配"
"免费版本有单设备会话数量限制,高阶功能需要付费解锁"
"Mac端部分版本安装时需要调整系统权限设置,步骤相对繁琐"
定价说明
Cherry Studio提供免费版与付费版两种使用方案。免费版支持最多接入3个不同模型,单设备最多存储500条会话记录,可使用基础的对话、文件上传功能,适合低频率使用AI的普通用户。付费版分为月度订阅与年度订阅,月度订阅价格为19元/月,年度订阅价格为199元/年,付费版无模型接入数量与会话存储数量限制,可使用提示词模板库高级功能、多模型同时回复、本地模型对接等全部功能,适合高频使用AI的办公、开发、创作类用户。
价格和授权政策可能变化,请以官网最新信息为准
适合人群与场景
- 内容创作者
文案、脚本创作场景
- 程序开发人员
代码编写、debug场景
- 办公白领
文档处理、工作总结场景
- 学生群体
作业辅导、论文撰写场景
- 设计从业者
创意构思、图片解析场景
- 科研人员
文献整理、数据分析场景
- 自由职业者
多场景AI辅助工作需求
- 对数据隐私有要求的用户
本地模型使用场景
常见问题
深度了解
在AI工具碎片化的当下,很多用户需要同时使用多个不同的大模型来满足不同需求,频繁切换网页端不仅操作繁琐,历史对话管理也十分不便,Cherry Studio作为桌面端AI聚合客户端,正是为解决这类需求而生。
它支持接入OpenAI、Anthropic、Google、百度、阿里等多家厂商的主流大模型,用户完成一次API密钥配置后,就可以在同一个界面内一键切换不同模型,还支持同个提问同时调用多个模型回复,方便对比不同模型的输出结果,找到最匹配需求的答案。针对历史对话管理的痛点,产品支持自定义会话文件夹分类,所有对话内容本地加密存储,可随时检索、导出,不用担心缓存清理导致记录丢失。
同时它支持图片、PDF、Word、代码文件等多格式内容上传解析,用户无需手动摘抄大段内容,直接上传文件即可让AI基于文件内容作答,内置的多领域提示词模板库也能帮助用户更高效地发出准确的AI指令,提升交互效率。对于有数据隐私需求的用户,它还支持对接本地部署的开源大模型,所有数据在本地流转,满足不同场景的使用需求。
Ready to try
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