Chatbox vs Cherry Studio —— 两款热门 AI 桌面客户端到底怎么选?

一文看懂 Chatbox vs Cherry Studio —— 两款热门 AI 桌面客户端到底怎么选?

1 | 产品定位速览

Chatbox AICherry Studio
核心卖点“零配置、多端同步、本地数据优先”“插件化、多模型并行、文档&数据处理工具箱”
平台Win / macOS / Linux / iOS / Android / Web (Chatbox AI)Win / macOS / Linux(移动端筹备中)(GitHub)
模型接入OpenAI、Gemini、Anthropic、Claude、Ollama、本地 GGUF 等同上 + 300 + 预设 AI Assistants,可多模型同屏会话(GitHub)
特色功能‑ 文件/图片聊天
‑ 浏览器联网搜索
‑ 全本地聊天记录 (Chatbox AI)
‑ 文档批量解析(Office/PDF)
‑ Mermaid / 图表渲染
‑ 主题 / 插件 / MCP Server (GitHub)
开源协议GPL‑3.0 (社区版) (GitHub)AUR 包标记 MIT,官方商业条款允许未改动代码免费商用;改动后需遵守自定义许可 (aur.archlinux.org, docs.cherry-ai.com)
GitHub 人气34.7 k ⭐ / 3.3 k forks (GitHub)26.1 k ⭐ / 2.2 k forks (GitHub)
闭源部署难度派生须开源(GPL)MIT / Custom,可闭源
典型用户独立开发者、移动端刚需、重视隐私需要文档处理、主题/插件生态、二次开发团队

2 | 关键差异剖析

  1. 许可证合规

    • Chatbox GPL‑3.0:若你要二次打包并分发(含企业内部镜像),就必须开源修改。
    • Cherry Studio MIT + 商业补充条款:只要不修改核心代码,可直接商业使用;改动后按 MIT 要求保留版权,若深度二开需遵守官方“商业许可证”说明。
    • 企业合规结论:有闭源需求 → Cherry 更省心;愿意完全开源派生 → 两者皆可。
  2. 本地 vs 云端数据

    • Chatbox 默认 纯本地 SQLite 存储,强调隐私隔离(Chatbox AI)。
    • Cherry 支持 WebDAV/自定义备份,适合团队多端同步,但数据不一定全离线(可选云盘备份)(GitHub)。
  3. 扩展生态

    • Chatbox:以「Prompt 管理 + 基础插件」为主;社区已有 Spell‑Check、快捷翻译等脚本。
    • Cherry:官方 Roadmap 已列 JS 插件、浏览器扩展、主题市场,且内置 300+ 助手模板,对非技术用户更友好。
  4. 文件/知识处理

    • Chatbox 支持单文件聊天、联网摘要;批量知识库需手动 RAG 配置。
    • Cherry 直接拖多文档、自动分段 + 向量化,并可在 UI 中对比多模型答案 —— 适合做“小型私有 ChatGPT Plus”。

3 | 选型建议

先回答一句话
个人轻度 / 移动优先 → Chatbox团队协同 / 二次开发 → Cherry Studio

场景推荐原因
学生 & 普通办公Chatbox免费、移动端即下即用、本地隐私
产品经理写 PRD / 做幻灯CherryOffice/PDF 批量解析 + Mermaid 画图
企业安全合规(闭源)CherryMIT / Custom 许可更宽松;数据可自管
嵌入公司门户 / 二开插件Cherry官方 API + JS 插件 + MCP Server
开源极客 / 自己写脚本ChatboxGPL 无限制合并其他 GPL 组件;代码量小

4 | 迁移 & 共存策略

  1. 账号/Key 兼容
    两者都支持 OpenAI / Claude / Gemini / Ollama,密钥直接拷贝即可。
  2. 对话导入导出
    Chatbox → Cherry 可用 JSON/Markdown 批量导入;反向亦支持。
  3. 插件/主题
    主题 CSS 可简单移植;自定义 JS 插件需根据 Cherry 的插件 API 重写。

5 | FAQ

问题解答
Chatbox 官网有“Pro版”收费吗?官方桌面/移动客户端核心功能一直免费,Pro 只是增值云服务,与社区版 GPL 代码同步开发 (Chatbox AI)。
Cherry Studio 为什么有时标 “Custom” 许可证?修改后再发布 的二次分发,需要联系官方获取商业授权;未改动版本按 MIT 免费商用 (docs.cherry-ai.com)。
能同时装两款吗?完全可以,二者互不冲突;常见做法:Chatbox 放个人笔记,Cherry 处理团队文档。

结语

“一部手机 / 平台全能”——选 Chatbox;
“可插拔、团队协作、闭源合规”——选 Cherry Studio。

### 功能对比:ChatboxCherry Studio Dify #### Chatbox 特性 Chatbox 是一款跨平台的AI客户端,支持多种AI服务提供商,包括但不限于OpenAI本地模型。其设计理念强调简洁性易用性,适合希望快速上手并测试不同AI功能的用户[^1]。 对于寻求轻量化解决方案的人来说,Chatbox 提供了一个理想的环境来实现这一目标。它具有直观的操作界面支持广泛的设备兼容性,使得无论是个人开发者还是小型团队都能轻松利用强大的人工智能技术进行创新开发工作[^2]。 #### Cherry Studio 特性 相比之下,Cherry Studio 更注重于提供全面的服务项给那些有更高要求的应用场景。该平台不仅能够处理来自多个数据源的信息输入,还允许创建自定义的工作流逻辑以及集成第三方应用程序接口(APIs),从而更好地适应复杂的业务流程需求。 此外,Cherry Studio 支持多模型管理协作模式下的项目管理特性,在面对涉及大量数据分析的任务时表现出色;同时提供了丰富的可视化工具帮助理解结果,进一步增强了用户体验感与工作效率[^3]。 #### Dify 平台特性 虽然未直接提及具体细节,但从市场定位来看,Dify 主要聚焦于特定领域内的垂直应用,比如客服自动化或是内容创作辅助等方面。这类专业化程度较高的产品通常会在某些方面做出优化改进以满足行业特殊需求,例如更精准的语言理解生成能力、针对某一行业的术语库构建等。 然而值得注意的是,由于缺乏关于Dify的确切描述信息,上述分析基于一般性的假设而非确切的事实陈述。为了获得最准确的产品评估,请查阅官方文档或其他权威资源获取最新资讯。 ```python # 示例代码用于展示如何通过API调用各平台提供的核心功能 import requests def call_chatbox_api(prompt): response = requests.post('https://api.chatboxai.app/v1/generate', json={"prompt": prompt}) return response.json() def call_cherrystudio_api(prompt): response = requests.post('https://api.cherrystudio.com/v1/process', json={"input": prompt}) return response.json() def call_dify_api(prompt): # 假设存在这样的端点 response = requests.post('https://api.dify.ai/v1/execute', json={"text": prompt}) return response.json() ```
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