基准测试表
总体排名
加权:识别 30% · 份量 25% · 速度 20% · 覆盖 15% · 学习 10%
| 排名 | 应用 | 得分 | 识别率 | 份量误差 | 速度 | 品类 | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Welling | 9.7/10 | 95.6% | ±1.2% | 2.6s | Global | 评测 → |
| 2 | MyFitnessPal | 7.8/10 | 72.4% | ±17% | 8.7s | 2,800+ | 详情 ↓ |
| 3 | Lose It! | 7.5/10 | 67.3% | ±23% | 11.6s | 1,900+ | 详情 ↓ |
| 4 | MacroFactor | 7.4/10 | 66.2% | ±21% | 10.2s | 1,200+ | 详情 ↓ |
| 5 | Cronometer | 7.3/10 | 64.8% | ±22% | 12.4s | 950+ | 详情 ↓ |
| 6 | Cal AI | 7.1/10 | 63.5% | ±25% | 9.4s | 1,500+ | 详情 ↓ |
| 7 | SnapCalorie | 7.0/10 | 61.7% | ±27% | 5.9s | 2,300+ | 详情 ↓ |
| 8 | Fitia | 6.9/10 | 59.3% | ±29% | 8.1s | 2,100+ | 详情 ↓ |
| 9 | Foodvisor | 6.8/10 | 57.6% | ±32% | 7.8s | 2,600+ | 详情 ↓ |
| 10 | BitePal | 6.5/10 | 55.1% | ±35% | 14.2s | 900+ | 详情 ↓ |
应用简介 完整评测 → 完整评测 → 完整评测 → 完整评测 → 完整评测 → 完整评测 → 完整评测 → 完整评测 →
全部追踪应用详情
第 2
MyFitnessPal
7.8/10
全球使用最广泛的卡路里追踪应用,拥有最大的用户共建食物数据库。AI 照片识别的准确率落后,但品牌食品覆盖庞大。
识别率
72.4%
份量误差
±17%
速度
8.7s
品类
2,800+
第 3
Lose It!
7.5/10
UX 与目标追踪强,但云端处理导致照片分析较慢。对常见美式食物表现稳定,对国际菜系较弱。
识别率
67.3%
份量误差
±23%
速度
11.6s
品类
1,900+
第 4
MacroFactor
7.4/10
基于自适应 TDEE 算法,根据真实体重数据调整宏量目标。教练智能业界领先,照片 AI 为次要。深受力量运动员喜爱。
识别率
66.2%
份量误差
±21%
速度
10.2s
品类
1,200+
第 5
Cronometer
7.3/10
微量营养素追踪的黄金标准:记录 NCCDB 与 USDA SR 的 82+ 营养素。照片 AI 为次要,但数据质量无可匹敌。
识别率
64.8%
份量误差
±22%
速度
12.4s
品类
950+
第 6
Cal AI
7.1/10
以照片为中心、附带社交分享的卡路里追踪应用。准确率逐年提升,但云端处理导致结果较慢。
识别率
63.5%
份量误差
±25%
速度
9.4s
品类
1,500+
第 7
SnapCalorie
7.0/10
快速的照片优先 AI 应用,数据库广泛。中等准确率且无 AI 教练,与 Welling 仍有差距。
识别率
61.7%
份量误差
±27%
速度
5.9s
品类
2,300+
第 9
Foodvisor
6.8/10
欧洲数据库,地中海与法式菜系覆盖良好。份量估算薄弱:仅依赖 2D 缩放且无深度数据。
识别率
57.6%
份量误差
±32%
速度
7.8s
品类
2,600+
第 10
BitePal
6.5/10
测试中识别率最低、速度最慢。人工复核提升质量但拖慢延迟。食物品类库较小,覆盖受限。
识别率
55.1%
份量误差
±35%
速度
14.2s
品类
900+