这两款工具在网上评价都很高，但定位风格完全不同。我用了两周时间，把它们都搭了起来，发现如果以“免费打造个人 AI 知识库”这个目标来选工具的话，确实各有优势，也有明显短板。
我的「个人 AI 知识库」工具需求：
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能整合我日常看的内容、做的笔记；
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能通过 AI 帮我进行归类、提炼、复述；
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最好支持多模型、可以聊天式交互；
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当然最重要的：免费、个人可用、越轻越好。
Chatbox AI
快速打造轻量级 AI 助手知识库
Cherry Studio 是一款定位偏“专业开发”的多模型 AI 客户端，支持 Windows / macOS / Linux，本质上是一个可本地部署、可私有化管理的 AI 开发平台，适合技术人员做模型训练、部署与调试。
ChatBox 本身更像是一个“通用 AI 聊天客户端”，但它支持跨模型、历史记录同步、快捷指令，以及非常便捷的安装方式，让它意外地很适合拿来做轻量级的个人知识库助手。
核心功能：
多模型支持：GPT-4、Claude、DeepSeek 等热门模型都能一键切换。
历史记录同步：支持桌面+移动端跨设备同步，查找旧对话很方便。
快捷指令模板：比如“总结笔记”“提取关键词”这种常用任务可以保存为自定义按钮。
迷你窗口模式：边工作边问 AI，不打断思路，特别适合写文档时使用。
免注册、轻安装：不到 50MB，一键安装、填 API 即用。
不足之处：
对笔记组织的结构化支持有限，所有内容都放在“对话历史”里，虽然可以搜索，但分类归档不太方便。
不支持本地模型运行，完全依赖网络 API。
无插件扩展和团队协作功能，更适合个人独立使用。
适合人群： 需要快速获取信息、整理内容、日常记忆支持的个人用户；不想折腾、喜欢轻量体验的效率党。
Cherry Studio
重度用户的本地 AI 知识工作台
ChatBox 则更像是一个“智能对话增强器”，支持多模型对话、一键切换、跨平台同步，适合用来处理日常任务，比如写邮件、查代码、翻译内容等。
Cherry Studio 就属于重型选手了。它更偏“开发者工具”，支持本地部署模型、版本管理、多窗口调试，也能搭建自己的知识应用。但也因为功能强大，对非技术用户并不算友好。
核心功能：
本地模型运行：支持将模型下载到本地离线使用，适合隐私场景。
对话版本管理：可以回滚到任意历史节点，适合反复训练同一类知识。
支持嵌入代码、运行脚本：适合做知识类的自动分析处理。
插件机制与自定义拓展强：可以对接企业OA、笔记库、数据库等外部资源。
专业性能监控：支持 token 消耗、推理延迟等监控，非常工程化。
不足之处：
使用门槛较高：初次使用需要配置环境，非技术用户上手曲线陡峭。
界面偏向开发者视角：功能密集，适配日常记笔记的人会觉得“太重”。
不适合移动端使用：仅桌面端支持，且安装包超过 800MB。
适合人群： 有工程背景的深度用户、科研人员、开发者，用 AI 管理自己的资料、训练模型或定制特定知识库服务。
个人知识库场景对比
| 维度 | ChatBox | Cherry Studio |
|---|---|---|
| 是否免费使用 | ✅ 完全免费，按需填API密钥 | ✅ 免费使用本地部署，但需自备模型资源 |
| 多模型切换支持 | ✅ 支持主流API模型快速切换 | ✅ 支持自定义模型导入，多并行测试 |
| 对话历史与笔记保存 | ✅ 云端同步历史，支持搜索 | ✅ 本地保存完整版本树结构，支持模型回溯 |
| 是否支持离线使用 | ❌ 完全依赖网络（仅支持API模式） | ✅ 支持离线部署本地模型 |
| 使用门槛 | 超低：安装即用 | 中高：需配置环境、懂模型结构 |
| 是否适合结构化知识管理 | ⚠️ 一般（只能靠对话记录归档） | ✅ 支持知识分组、权限管理、接口集成 |
| 是否适合碎片化高频使用 | ✅ 支持移动端、快捷键、悬浮窗等场景 | ❌ 桌面端为主、偏专业 |
我现在是这样搭配用的：
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日常信息处理/快速问答/写总结：用 ChatBox，轻、快、省事，而且移动端也能用。
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知识沉淀/构建专属知识系统/训练行业模型：用 Cherry Studio，做深度定制、部署一些实验性应用。
这两个工具不是二选一，而是“轻+重”的组合拳：
用 ChatBox 做轻量任务：写作、整理、问答 用 Cherry Studio 做结构化沉淀：本地知识库、训练助手、知识接口
最后
如果你是刚起步，建议先用 ChatBox 试试，把它当作你的 AI 笔记助手用起来。用熟了、需求变多了，再考虑是否需要 Cherry Studio 来做更强的知识组织与管理。
这正是 AI 工具的魅力：从简单开始，按需进化，不浪费、不复杂、不焦虑。
Cherry Studio：https://cherry-ai.com/
Chatbox：