字节系AI教育摆阵：“工具”退场，“课堂”进化

豆包向内，Gauth向外。

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”。

本文来自微信公众号“多知网”（ID：duozhiwang），作者：冯玮，36氪经授权发布。