AI應用 Markdown 渲染對比與原生實現方案

DeepSeek、豆包、騰訊元寶、ChatGPT 渲染實現對比表

產品	解析方式	渲染引擎/庫	UI 組件架構	Markdown支持范圍	流程圖/導圖支持	擴展架構及裁剪	流式解析渲染
DeepSeek	原生解析（非WebView）	采用 CommonMark 標準解析器（推測使用 Markwon 庫）; 代碼高亮使用 Prism4J; 數學公式使用 JLatexMath	RecyclerView 列表 + TextView（Spannable 富文本渲染）	支持完整 Markdown 語法：標題、列表、鏈接、圖像等; 支持代碼塊語法高亮、表格、LaTeX公式	支持 Mermaid 流程圖，內置渲染預覽（直接將Mermaid代碼生成圖表）; 思維導圖輸出為 Markdown（需借助外部工具預覽）	渲染功能模塊化（若基于Markwon插件體系），可按需增減功能以控制體積	支持，多輪對話逐字流式輸出; 解析可異步進行，性能高（本地無網絡延遲）
豆包	原生解析（非WebView）	采用 CommonMark 標準解析（內部實現或第三方庫，如 Markwon）; 代碼高亮庫未知（可能 Prism4J 或定制）; 數學公式可能使用 JLatexMath	RecyclerView + TextView（富文本）; Chat UI 界面原生實現	支持大部分 Markdown 元素：標題、列表、引用、表格、代碼塊等; 支持代碼高亮、LaTeX 公式（滿足教育場景需求）	流程圖：當前未直接內置 Mermaid 渲染（輸出Mermaid代碼需外部工具預覽）；思維導圖：支持生成包含導圖結構的 Markdown，需借助如 Markmap/XMind 查看	內部架構支持插件式擴展（推測），功能可插拔裁剪（字節系注重模塊化）	支持流式響應，逐字逐句輸出; 解析渲染在后臺完成，UI 實時刷新（體驗流暢）
騰訊元寶	原生解析（非WebView）	采用 CommonMark 解析（可能基于 Markwon 或自研）; 集成 Prism4J 等實現代碼高亮; 集成數學公式庫（未明確，可能KaTeX或JLatexMath）	RecyclerView + TextView（或自定義View組合）; 代碼塊區域提供復制按鈕等交互定制	支持完整 Markdown：標題、列表、表格、代碼塊等均正確渲染; 支持代碼塊語法高亮、LaTeX公式渲染	流程圖：內置 Mermaid 圖表生成功能，一句話生成并預覽流程圖/餅圖/時序圖等; 用戶可復制Mermaid源碼；思維導圖：支持生成導圖格式Markdown，需外部工具轉換	支持插件化擴展（功能組件可按需加載，減小APK體積）	支持流式輸出; Markdown 內容異步解析、增量渲染更新，復雜圖表生成稍有延遲但總體流暢
OpenAI ChatGPT	原生解析（非WebView）	采用CommonMark解析器（官方未明示，可能使用自研或Markwon庫）; 前端渲染規則與網頁版一致; 代碼高亮采用類似Highlight.js方案（在App內實現）	RecyclerView + TextView（每條消息富文本顯示）; 代碼塊區域帶獨立樣式和“復制”按鈕（原生定制視圖）	支持標準 Markdown：標題（渲染為加粗大字)、列表、鏈接、表格等; 支持代碼塊高亮顯示，表格樣式良好; 支持行內$\LaTeX$和塊公式渲染（使用KaTeX引擎，與網頁版一致）	流程圖：不支持 Mermaid 等圖表直接渲染（輸出Mermaid源碼時僅按普通文本顯示）; 思維導圖：不支持	封閉架構，功能固定（內部模塊化開發，但非公開插件）; 官方App未提供裁剪配置	支持流式回答輸出，逐字符更新界面; 原生富文本解析高效，長答案也能平滑呈現

注：以上基于公開信息與推測整理，各產品具體實現可能存在內部差異。

各家架構方案優缺點簡要分析

DeepSeek： 強調本地高性能渲染和豐富排版支持。其客戶端很可能使用了 Markwon 等原生方案，實現 Markdown、公式、代碼的全面渲染，不依賴WebView。優點是渲染速度快、離線可用，支持 LaTeX、Mermaid 等高級特性。用戶得到的答案排版專業美觀，適合技術和學術場景。但集成眾多解析插件會增大應用體積，Mermaid 圖表渲染需內置額外組件（如JS引擎或WebView片段），實現較復雜。整體架構靈活，可擴展性強，但需平衡功能全面與應用大小。

豆包： 作為字節跳動的大模型應用，架構成熟穩健。采用原生 Markdown 解析，保證性能和體驗。其優勢在于綜合性：既能滿足日常問答，又側重教育和編程場景，因而支持公式和代碼高亮。UI 上可能針對代碼塊、公式做了優化處理，保證展示效果清晰。豆包的優點是 ByteDance 在移動端優化和模塊化方面的經驗，使其應用在支持豐富格式的同時保持較佳的流暢度和包體積。缺點是在某些高級擴展上相對謹慎，比如暫未直接支持流程圖/思維導圖的即時渲染，用戶需要自行使用外部工具，將Markdown輸出轉換為圖表。這體現了功能取舍：豆包優先保證核心場景下的穩定體驗，延遲了對小眾特性的支持。

騰訊元寶： 架構設計注重功能完整性和創新性。在Markdown渲染方面，其基礎實現與同行類似（原生解析+富文本顯示），確保代碼高亮、表格、公式等常規元素到位。同時，元寶積極擴展了Markdown的邊界，例如集成 Mermaid 引擎，實現“一句話生成圖表”的新功能。這使其在可視化呈現上領先一步，滿足工作報告、數據分析等需求。優點是用戶無需離開聊天界面即可預覽流程圖等，可復制Mermaid源碼用于他處，體驗流暢直觀。此架構的挑戰在于，需要安全高效地在Android端渲染圖表。元寶可能通過插件或嵌入小型WebView來完成圖表渲染，這部分稍增加了實現復雜度和內存開銷。此外，引入更多解析組件也增加了應用體積。不過通過模塊化設計，騰訊或允許按需裁剪不常用的特性，盡量減小性能影響。總體而言，元寶架構功能豐富，在可視化擴展上具備優勢，但實現和維護成本相對更高。

OpenAI ChatGPT（官方App）： 架構以還原網頁版體驗為目標，呈現標準的Markdown排版效果。其優勢是對常用元素支持良好：代碼塊有高亮和復制功能，表格、美術排版與網頁一致，數學公式通過KaTeX渲染精準美觀（與網頁相同的公式渲染引擎）。由于官方應用面對全球大眾用戶，穩定性和一致性是首要考慮，所以架構上相對保守，不支持超出常規Markdown范圍的擴展（如流程圖語法不解析渲染）。優點是實現成熟，輸出結果可靠統一；Markdown解析在客戶端原生完成，無需網絡額外渲染，速度快且安全。由于OpenAI官方未公開實現細節，我們推測其內部可能也使用了類似CommonMark的解析庫，并針對代碼塊等做了專門處理。其封閉式架構的缺點是靈活性略遜：用戶無法自定義擴展新的Markdown語法，開發者在引入新特性時也需非常慎重（確保安全和跨平臺一致）。不過，ChatGPT官方App經過優化，在流式輸出時幾乎感覺不到卡頓或延遲，這說明其在異步解析、漸進渲染上做得非常出色。整體來說，ChatGPT架構穩健，覆蓋了主流需求，但在新奇特的Markdown擴展上不如國內產品激進。

Android 原生 Markdown 渲染推薦方案

基于以上對比，我們推薦采用Android 原生方案構建Markdown富文本渲染模塊，以滿足多元素混排、插件化擴展和高性能流式顯示的要求。下文從架構、所用庫、擴展設計和性能策略等方面給出完整方案。

方案架構概覽

推薦架構采用分層設計，核心思路是：“Markdown 源文本 -> 解析引擎 -> 樹結構(AST) -> 渲染插件處理 -> 本地視圖呈現”。整個流程在Android本地完成，無需加載網頁。架構示意如下：

Markdown解析層：使用符合CommonMark規范的解析庫，將Markdown文本解析為中間的語法樹或節點列表。建議采用開源的 Markwon 庫，它基于 commonmark-java 將 Markdown 解析為 Android 原生 Spannable 內容。Markwon 遵循CommonMark標準，支持所有基礎Markdown語法，并且無需借助HTML/WebView。這保證了解析的正確性和性能。
渲染插件層：在解析結果的基礎上，應用各類插件進行富文本渲染擴展。Markwon本身提供插件機制，允許為特定Markdown元素定制渲染。我們可以按需集成下列插件/組件：
- 代碼高亮插件：集成 Prism4J 作為代碼語法高亮引擎，與 Markwon 的 SyntaxHighlightPlugin 配合使用。Prism4J 提供多語言的語法定義，可針對代碼塊的語言標識實現著色渲染。通過只加載必要語言的語法模塊，可以控制體積。代碼塊最終以 Spannable 實現高亮，在 TextView 中顯示有底色的等寬字體區域，支持橫向滾動和復制功能（可為代碼塊元素定制附加一個“復制”按鈕Span或使用覆蓋View實現）。
- 表格插件：啟用 Markwon 的 TablePlugin，對 Markdown 表格語法進行支持。該插件會計算單元格布局并繪制表格線條，使表格內容以 Spannable 形式在 TextView 中呈現。這樣無需使用WebView也能顯示表格。
- LaTeX 公式插件：集成 Markwon-Ext-LaTeX（底層使用 JLatexMath）。當 Markdown 中出現 $...$ 行內公式或 $$...$$ 塊級公式時，插件調用 JLatexMath 將其解析為本地圖像并作為 ImageSpan 嵌入文本。這樣應用即可渲染數學符號和公式推導。公式圖片在解析時生成，可緩存以提升重復顯示性能。
- 流程圖/思維導圖插件：自定義 Mermaid/MindMap 擴展支持。由于 Mermaid 等圖表語法不是標準Markdown，可通過 Markwon 提供的插件接口，攔截特定的代碼塊：例如語言標識為mermaid的代碼段。插件的實現思路是在后臺調用 Mermaid 圖表渲染引擎，將代碼轉換為圖形，然后在文本中以圖片形式嵌入。具體實現可以有兩種方案：其一，內置輕量WebView加載 Mermaid 的官方腳本，將Mermaid代碼渲染成SVG/PNG（渲染過程可離線進行，因為Mermaid是前端JS庫），再將生成的圖像截取嵌入；其二，利用第三方開源工具，如 Kroki 或 QuickChart API，將Mermaid代碼發送到服務端換取圖片（在線時可用）。考慮純離線需求，前者更合適。雖然引入WebView組件，但只用于離屏渲染圖表，不影響整個界面的原生性質。對于思維導圖，可采用類似方案：例如使用 Markmap 庫，將帶有特殊標識的 Markdown 轉換為導圖SVG。插件應設計為可插拔，即應用可以選擇是否包含 Mermaid/Markmap 功能，以便在不需要時剔除相關庫減少體積。
- 圖片和多媒體插件：啟用 Markwon 內置的 圖像插件（例如 Coil or Glide 插件）以支持 Markdown 中的 ![]() 圖片語法。這樣聊天回復中包含的圖片鏈接可以自動加載顯示。插件支持 GIF 等動圖顯示，并可定制占位符和加載策略。此插件同樣可按需裁剪（如果不需要用戶插入圖片，可移除）。
- 其他定制插件：利用 Markwon的擴展點，可添加自定義Markdown標記支持。例如，如果需要支持CheckBox任務列表、下標上標、自定義表情標簽等，都可以通過插件擴展解析和渲染邏輯，實現對Markdown語法的功能超集支持。由于Markwon高度可擴展，這些均可作為獨立模塊添加或移除。
展示層（UI組件層）：使用 Android 原生 UI 來承載渲染后的文本和圖表。推薦使用 RecyclerView 列表顯示聊天對話，每條消息作為一個獨立的 item。對于Markdown內容，可采用一個自定義的 MarkdownTextView（內部繼承自TextView）。Markwon 解析后的 Spannable 內容直接通過 markdownTextView.setText(spannable) 顯示，保留各種格式和嵌入的圖像/公式。由于 Markwon 渲染結果是原生文本組件，可以在 TextView 內部良好支持樣式、點擊和滾動等交互。對于代碼塊復制按鈕等特殊UI，可有兩種方案：其一，通過在代碼塊區域添加一個 ClickableSpan 或 ImageSpan 來模擬按鈕，點擊時執行復制動作；其二，在MarkdownTextView的外圍布局覆蓋一個小的“復制”ImageButton，于渲染后根據代碼塊位置定位。這兩種方式都能實現代碼塊的交互，但第一種方式更模塊化，無需額外測量位置。整體UI架構保持“列表項RecyclerView + 文本視圖渲染內容”的簡單模式，充分利用Android富文本能力，避免復雜的WebView嵌套。

插件化與裁剪能力設計

在架構實現上，應當遵循插件化原則。各項Markdown擴展（表格、公式、代碼高亮、圖表等）作為獨立模塊集成。開發時通過 Markwon 的 MarkwonPlugin 接口注冊這些插件；構建時可以通過 Gradle 配置來選擇包含哪些模塊。例如：

基礎版本僅包含 core 和必要的插件（如圖片），APK 更小；
完整版本則加入 Tables, Strikethrough, SyntaxHighlight, Latex, Mermaid 等插件，提供最強渲染能力。

由于Markwon及其插件大多開源，裁剪非常靈活。未使用的插件庫可以不打包，減少包體積。比如如果某場景不需要LaTeX支持，剔除相關依賴即可減少幾百KB庫體積。Mermaid渲染所需的JS腳本也可以在需要時動態加載，從而不讓所有用戶都承擔體積成本。整體架構確保按需組裝：對于不同發行版本或不同功能開關，可以啟用/關閉特定插件模塊，以滿足定制化需求。

值得注意的是，插件化設計不僅是模塊劃分，還意味著低耦合和易擴展。開發者后續如果需要支持新的Markdown擴展語法（比如 UML 圖、音樂播放器嵌入等），可以獨立編寫插件并集成，而不用修改核心解析流程。這種架構為將來功能迭代留出了空間。

高性能增量渲染與流式輸出策略

為提供絲滑的用戶體驗，需要在性能上采取多種優化策略：

異步解析：Markdown 內容的解析和渲染盡量放在工作線程完成。當AI回答以流式方式返回時，應用可以累積收到的部分文本，在后臺線程增量解析。解析完成后，將結果切換到主線程更新UI。這樣可避免主線程卡頓，使得即使長段文本也能實時呈現出來。Markwon 支持在非UI線程構建 Spannable，然后通過setText在UI線程應用，非常適合此場景。
增量合并渲染：針對流式輸出，應用應實現增量渲染算法。即每當新文本塊從后臺模型抵達時，將其附加到當前消息的Markdown源碼，并對新增部分進行解析，再與已有的Spannable結果合并。由于Markdown語法可能因為新內容改變先前段落的解析（例如剛結束的段落可能其實是尚未閉合的列表），最穩妥的方式是在每次更新時對整條消息的Markdown進行重新解析，然后diff計算出與上一版本的差異，再僅更新變動的部分。不過，為簡化實現，也可以每次直接重新設置整條消息內容（Markwon 解析結果）到TextView。因Markwon解析效率較高，這種方式也能每秒多次更新而無明顯性能問題。為了避免閃爍，可在流式更新時暫時禁用某些昂貴元素的解析，例如Mermaid代碼塊在內容未完時可先渲染為占位圖或延后渲染，待代碼塊結束符出現再觸發真正圖表生成。這樣逐步輸出文字的同時，大塊元素最終完整渲染，一次性展現，減小中途抖動。
預排版優化：利用 PrecomputedText 或 Markwon 提供的預計算功能，對最終的大段富文本提前計算布局，以加速在UI線程的呈現。Markwon 從4.2.0開始內置了對 PrecomputedText 的支持，可在后臺完成文本測量。這對特別長的回答能顯著減少首次繪制延遲。
內存與復用：通過RecyclerView復用消息項視圖，確保長對話滾動時仍然流暢。同時可以對公式圖片、代碼樣式等結果做緩存，例如將最近渲染過的LaTeX公式和Mermaid圖表結果緩存Bitmap或SVG，避免相同內容重復解析。圖片則依賴Glide/Coil緩存策略自動優化。
流式輸出的節奏控制：為了提升打字機效果的平滑度，可以設置一個最小刷新間隔（例如50ms），批量處理在該時間窗內積累的多個token，再統一解析更新UI。這樣避免過于頻繁的UI刷新，又保證用戶看到字符持續流動。許多開源實現已驗證了通過定時批量更新可實現打字機式順滑動畫。

綜合以上策略，應用將具備高并發解析、高幀率渲染的能力。在用戶發送提問后，模型逐字回應的過程中，應用可以一邊接收一邊解析、一邊顯示，幾乎實時地把Markdown富文本結果呈現在屏幕上。這種架構在各類AI助手中已被證明行之有效——無論是深思考（DeepSeek）還是ChatGPT，都采用了類似思路，只是具體實現細節略有不同。

方案總結

綜上所述，推薦的Markdown原生渲染方案以 Markwon 為核心，實現CommonMark解析和可擴展的渲染管線。配合代碼高亮（Prism4J）、公式（JLatexMath）、圖表（Mermaid/Markmap）等插件，實現 Markdown多元素混排 的完美支持，涵蓋表格、公式、代碼、流程圖等格式。架構設計突出插件化，方便按需增減功能模塊，從而控制包體積并適應不同應用場景。另一方面，通過異步解析、增量更新和緩存等優化策略，確保高性能地進行流式輸出，給用戶帶來流暢的“即時呈現”體驗。這個方案在技術上較為成熟，很多優秀實踐（如Markwon庫及其插件）已有現成支持。采用該方案，可以讓Android客戶端在無需WebView的情況下，實現媲美網頁的Markdown渲染效果、甚至超越網頁的定制擴展能力，為AI對話應用提供強大的富文本展示功能。

參考資料：