AI应用 Markdown 渲染对比与原生实现方案

DeepSeek、豆包、腾讯元宝、ChatGPT 渲染实现对比表

产品	解析方式	渲染引擎/库	UI 组件架构	Markdown支持范围	流程图/导图支持	扩展架构及裁剪	流式解析渲染
DeepSeek	原生解析（非WebView）	采用 CommonMark 标准解析器（推测使用 Markwon 库）; 代码高亮使用 Prism4J; 数学公式使用 JLatexMath	RecyclerView 列表 + TextView（Spannable 富文本渲染）	支持完整 Markdown 语法：标题、列表、链接、图像等; 支持代码块语法高亮、表格、LaTeX公式	支持 Mermaid 流程图，内置渲染预览（直接将Mermaid代码生成图表）; 思维导图输出为 Markdown（需借助外部工具预览）	渲染功能模块化（若基于Markwon插件体系），可按需增减功能以控制体积	支持，多轮对话逐字流式输出; 解析可异步进行，性能高（本地无网络延迟）
豆包	原生解析（非WebView）	采用 CommonMark 标准解析（内部实现或第三方库，如 Markwon）; 代码高亮库未知（可能 Prism4J 或定制）; 数学公式可能使用 JLatexMath	RecyclerView + TextView（富文本）; Chat UI 界面原生实现	支持大部分 Markdown 元素：标题、列表、引用、表格、代码块等; 支持代码高亮、LaTeX 公式（满足教育场景需求）	流程图：当前未直接内置 Mermaid 渲染（输出Mermaid代码需外部工具预览）；思维导图：支持生成包含导图结构的 Markdown，需借助如 Markmap/XMind 查看	内部架构支持插件式扩展（推测），功能可插拔裁剪（字节系注重模块化）	支持流式响应，逐字逐句输出; 解析渲染在后台完成，UI 实时刷新（体验流畅）
腾讯元宝	原生解析（非WebView）	采用 CommonMark 解析（可能基于 Markwon 或自研）; 集成 Prism4J 等实现代码高亮; 集成数学公式库（未明确，可能KaTeX或JLatexMath）	RecyclerView + TextView（或自定义View组合）; 代码块区域提供复制按钮等交互定制	支持完整 Markdown：标题、列表、表格、代码块等均正确渲染; 支持代码块语法高亮、LaTeX公式渲染	流程图：内置 Mermaid 图表生成功能，一句话生成并预览流程图/饼图/时序图等; 用户可复制Mermaid源码；思维导图：支持生成导图格式Markdown，需外部工具转换	支持插件化扩展（功能组件可按需加载，减小APK体积）	支持流式输出; Markdown 内容异步解析、增量渲染更新，复杂图表生成稍有延迟但总体流畅
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库）; 前端渲染规则与网页版一致; 代码高亮采用类似Highlight.js方案（在App内实现）	RecyclerView + TextView（每条消息富文本显示）; 代码块区域带独立样式和“复制”按钮（原生定制视图）	支持标准 Markdown：标题（渲染为加粗大字)、列表、链接、表格等; 支持代码块高亮显示，表格样式良好; 支持行内$\LaTeX$和块公式渲染（使用KaTeX引擎，与网页版一致）	流程图：不支持 Mermaid 等图表直接渲染（输出Mermaid源码时仅按普通文本显示）; 思维导图：不支持	封闭架构，功能固定（内部模块化开发，但非公开插件）; 官方App未提供裁剪配置	支持流式回答输出，逐字符更新界面; 原生富文本解析高效，长答案也能平滑呈现

注：以上基于公开信息与推测整理，各产品具体实现可能存在内部差异。

各家架构方案优缺点简要分析

DeepSeek： 强调本地高性能渲染和丰富排版支持。其客户端很可能使用了 Markwon 等原生方案，实现 Markdown、公式、代码的全面渲染，不依赖WebView。优点是渲染速度快、离线可用，支持 LaTeX、Mermaid 等高级特性。用户得到的答案排版专业美观，适合技术和学术场景。但集成众多解析插件会增大应用体积，Mermaid 图表渲染需内置额外组件（如JS引擎或WebView片段），实现较复杂。整体架构灵活，可扩展性强，但需平衡功能全面与应用大小。

豆包： 作为字节跳动的大模型应用，架构成熟稳健。采用原生 Markdown 解析，保证性能和体验。其优势在于综合性：既能满足日常问答，又侧重教育和编程场景，因而支持公式和代码高亮。UI 上可能针对代码块、公式做了优化处理，保证展示效果清晰。豆包的优点是 ByteDance 在移动端优化和模块化方面的经验，使其应用在支持丰富格式的同时保持较佳的流畅度和包体积。缺点是在某些高级扩展上相对谨慎，比如暂未直接支持流程图/思维导图的即时渲染，用户需要自行使用外部工具，将Markdown输出转换为图表。这体现了功能取舍：豆包优先保证核心场景下的稳定体验，延迟了对小众特性的支持。

腾讯元宝： 架构设计注重功能完整性和创新性。在Markdown渲染方面，其基础实现与同行类似（原生解析+富文本显示），确保代码高亮、表格、公式等常规元素到位。同时，元宝积极扩展了Markdown的边界，例如集成 Mermaid 引擎，实现“一句话生成图表”的新功能。这使其在可视化呈现上领先一步，满足工作报告、数据分析等需求。优点是用户无需离开聊天界面即可预览流程图等，可复制Mermaid源码用于他处，体验流畅直观。此架构的挑战在于，需要安全高效地在Android端渲染图表。元宝可能通过插件或嵌入小型WebView来完成图表渲染，这部分稍增加了实现复杂度和内存开销。此外，引入更多解析组件也增加了应用体积。不过通过模块化设计，腾讯或允许按需裁剪不常用的特性，尽量减小性能影响。总体而言，元宝架构功能丰富，在可视化扩展上具备优势，但实现和维护成本相对更高。

OpenAI ChatGPT（官方App）： 架构以还原网页版体验为目标，呈现标准的Markdown排版效果。其优势是对常用元素支持良好：代码块有高亮和复制功能，表格、美术排版与网页一致，数学公式通过KaTeX渲染精准美观（与网页相同的公式渲染引擎）。由于官方应用面对全球大众用户，稳定性和一致性是首要考虑，所以架构上相对保守，不支持超出常规Markdown范围的扩展（如流程图语法不解析渲染）。优点是实现成熟，输出结果可靠统一；Markdown解析在客户端原生完成，无需网络额外渲染，速度快且安全。由于OpenAI官方未公开实现细节，我们推测其内部可能也使用了类似CommonMark的解析库，并针对代码块等做了专门处理。其封闭式架构的缺点是灵活性略逊：用户无法自定义扩展新的Markdown语法，开发者在引入新特性时也需非常慎重（确保安全和跨平台一致）。不过，ChatGPT官方App经过优化，在流式输出时几乎感觉不到卡顿或延迟，这说明其在异步解析、渐进渲染上做得非常出色。整体来说，ChatGPT架构稳健，覆盖了主流需求，但在新奇特的Markdown扩展上不如国内产品激进。

Android 原生 Markdown 渲染推荐方案

基于以上对比，我们推荐采用Android 原生方案构建Markdown富文本渲染模块，以满足多元素混排、插件化扩展和高性能流式显示的要求。下文从架构、所用库、扩展设计和性能策略等方面给出完整方案。

方案架构概览

推荐架构采用分层设计，核心思路是：“Markdown 源文本 -> 解析引擎 -> 树结构(AST) -> 渲染插件处理 -> 本地视图呈现”。整个流程在Android本地完成，无需加载网页。架构示意如下：

Markdown解析层：使用符合CommonMark规范的解析库，将Markdown文本解析为中间的语法树或节点列表。建议采用开源的 Markwon 库，它基于 commonmark-java 将 Markdown 解析为 Android 原生 Spannable 内容。Markwon 遵循CommonMark标准，支持所有基础Markdown语法，并且无需借助HTML/WebView。这保证了解析的正确性和性能。
渲染插件层：在解析结果的基础上，应用各类插件进行富文本渲染扩展。Markwon本身提供插件机制，允许为特定Markdown元素定制渲染。我们可以按需集成下列插件/组件：
- 代码高亮插件：集成 Prism4J 作为代码语法高亮引擎，与 Markwon 的 SyntaxHighlightPlugin 配合使用。Prism4J 提供多语言的语法定义，可针对代码块的语言标识实现着色渲染。通过只加载必要语言的语法模块，可以控制体积。代码块最终以 Spannable 实现高亮，在 TextView 中显示有底色的等宽字体区域，支持横向滚动和复制功能（可为代码块元素定制附加一个“复制”按钮Span或使用覆盖View实现）。
- 表格插件：启用 Markwon 的 TablePlugin，对 Markdown 表格语法进行支持。该插件会计算单元格布局并绘制表格线条，使表格内容以 Spannable 形式在 TextView 中呈现。这样无需使用WebView也能显示表格。
- LaTeX 公式插件：集成 Markwon-Ext-LaTeX（底层使用 JLatexMath）。当 Markdown 中出现 $...$ 行内公式或 $$...$$ 块级公式时，插件调用 JLatexMath 将其解析为本地图像并作为 ImageSpan 嵌入文本。这样应用即可渲染数学符号和公式推导。公式图片在解析时生成，可缓存以提升重复显示性能。
- 流程图/思维导图插件：自定义 Mermaid/MindMap 扩展支持。由于 Mermaid 等图表语法不是标准Markdown，可通过 Markwon 提供的插件接口，拦截特定的代码块：例如语言标识为mermaid的代码段。插件的实现思路是在后台调用 Mermaid 图表渲染引擎，将代码转换为图形，然后在文本中以图片形式嵌入。具体实现可以有两种方案：其一，内置轻量WebView加载 Mermaid 的官方脚本，将Mermaid代码渲染成SVG/PNG（渲染过程可离线进行，因为Mermaid是前端JS库），再将生成的图像截取嵌入；其二，利用第三方开源工具，如 Kroki 或 QuickChart API，将Mermaid代码发送到服务端换取图片（在线时可用）。考虑纯离线需求，前者更合适。虽然引入WebView组件，但只用于离屏渲染图表，不影响整个界面的原生性质。对于思维导图，可采用类似方案：例如使用 Markmap 库，将带有特殊标识的 Markdown 转换为导图SVG。插件应设计为可插拔，即应用可以选择是否包含 Mermaid/Markmap 功能，以便在不需要时剔除相关库减少体积。
- 图片和多媒体插件：启用 Markwon 内置的 图像插件（例如 Coil or Glide 插件）以支持 Markdown 中的 ![]() 图片语法。这样聊天回复中包含的图片链接可以自动加载显示。插件支持 GIF 等动图显示，并可定制占位符和加载策略。此插件同样可按需裁剪（如果不需要用户插入图片，可移除）。
- 其他定制插件：利用 Markwon的扩展点，可添加自定义Markdown标记支持。例如，如果需要支持CheckBox任务列表、下标上标、自定义表情标签等，都可以通过插件扩展解析和渲染逻辑，实现对Markdown语法的功能超集支持。由于Markwon高度可扩展，这些均可作为独立模块添加或移除。
展示层（UI组件层）：使用 Android 原生 UI 来承载渲染后的文本和图表。推荐使用 RecyclerView 列表显示聊天对话，每条消息作为一个独立的 item。对于Markdown内容，可采用一个自定义的 MarkdownTextView（内部继承自TextView）。Markwon 解析后的 Spannable 内容直接通过 markdownTextView.setText(spannable) 显示，保留各种格式和嵌入的图像/公式。由于 Markwon 渲染结果是原生文本组件，可以在 TextView 内部良好支持样式、点击和滚动等交互。对于代码块复制按钮等特殊UI，可有两种方案：其一，通过在代码块区域添加一个 ClickableSpan 或 ImageSpan 来模拟按钮，点击时执行复制动作；其二，在MarkdownTextView的外围布局覆盖一个小的“复制”ImageButton，于渲染后根据代码块位置定位。这两种方式都能实现代码块的交互，但第一种方式更模块化，无需额外测量位置。整体UI架构保持“列表项RecyclerView + 文本视图渲染内容”的简单模式，充分利用Android富文本能力，避免复杂的WebView嵌套。

插件化与裁剪能力设计

在架构实现上，应当遵循插件化原则。各项Markdown扩展（表格、公式、代码高亮、图表等）作为独立模块集成。开发时通过 Markwon 的 MarkwonPlugin 接口注册这些插件；构建时可以通过 Gradle 配置来选择包含哪些模块。例如：

基础版本仅包含 core 和必要的插件（如图片），APK 更小；
完整版本则加入 Tables, Strikethrough, SyntaxHighlight, Latex, Mermaid 等插件，提供最强渲染能力。

由于Markwon及其插件大多开源，裁剪非常灵活。未使用的插件库可以不打包，减少包体积。比如如果某场景不需要LaTeX支持，剔除相关依赖即可减少几百KB库体积。Mermaid渲染所需的JS脚本也可以在需要时动态加载，从而不让所有用户都承担体积成本。整体架构确保按需组装：对于不同发行版本或不同功能开关，可以启用/关闭特定插件模块，以满足定制化需求。

值得注意的是，插件化设计不仅是模块划分，还意味着低耦合和易扩展。开发者后续如果需要支持新的Markdown扩展语法（比如 UML 图、音乐播放器嵌入等），可以独立编写插件并集成，而不用修改核心解析流程。这种架构为将来功能迭代留出了空间。

高性能增量渲染与流式输出策略

为提供丝滑的用户体验，需要在性能上采取多种优化策略：

异步解析：Markdown 内容的解析和渲染尽量放在工作线程完成。当AI回答以流式方式返回时，应用可以累积收到的部分文本，在后台线程增量解析。解析完成后，将结果切换到主线程更新UI。这样可避免主线程卡顿，使得即使长段文本也能实时呈现出来。Markwon 支持在非UI线程构建 Spannable，然后通过setText在UI线程应用，非常适合此场景。
增量合并渲染：针对流式输出，应用应实现增量渲染算法。即每当新文本块从后台模型抵达时，将其附加到当前消息的Markdown源码，并对新增部分进行解析，再与已有的Spannable结果合并。由于Markdown语法可能因为新内容改变先前段落的解析（例如刚结束的段落可能其实是尚未闭合的列表），最稳妥的方式是在每次更新时对整条消息的Markdown进行重新解析，然后diff计算出与上一版本的差异，再仅更新变动的部分。不过，为简化实现，也可以每次直接重新设置整条消息内容（Markwon 解析结果）到TextView。因Markwon解析效率较高，这种方式也能每秒多次更新而无明显性能问题。为了避免闪烁，可在流式更新时暂时禁用某些昂贵元素的解析，例如Mermaid代码块在内容未完时可先渲染为占位图或延后渲染，待代码块结束符出现再触发真正图表生成。这样逐步输出文字的同时，大块元素最终完整渲染，一次性展现，减小中途抖动。
预排版优化：利用 PrecomputedText 或 Markwon 提供的预计算功能，对最终的大段富文本提前计算布局，以加速在UI线程的呈现。Markwon 从4.2.0开始内置了对 PrecomputedText 的支持，可在后台完成文本测量。这对特别长的回答能显著减少首次绘制延迟。
内存与复用：通过RecyclerView复用消息项视图，确保长对话滚动时仍然流畅。同时可以对公式图片、代码样式等结果做缓存，例如将最近渲染过的LaTeX公式和Mermaid图表结果缓存Bitmap或SVG，避免相同内容重复解析。图片则依赖Glide/Coil缓存策略自动优化。
流式输出的节奏控制：为了提升打字机效果的平滑度，可以设置一个最小刷新间隔（例如50ms），批量处理在该时间窗内积累的多个token，再统一解析更新UI。这样避免过于频繁的UI刷新，又保证用户看到字符持续流动。许多开源实现已验证了通过定时批量更新可实现打字机式顺滑动画。

综合以上策略，应用将具备高并发解析、高帧率渲染的能力。在用户发送提问后，模型逐字回应的过程中，应用可以一边接收一边解析、一边显示，几乎实时地把Markdown富文本结果呈现在屏幕上。这种架构在各类AI助手中已被证明行之有效——无论是深思考（DeepSeek）还是ChatGPT，都采用了类似思路，只是具体实现细节略有不同。

方案总结

综上所述，推荐的Markdown原生渲染方案以 Markwon 为核心，实现CommonMark解析和可扩展的渲染管线。配合代码高亮（Prism4J）、公式（JLatexMath）、图表（Mermaid/Markmap）等插件，实现 Markdown多元素混排 的完美支持，涵盖表格、公式、代码、流程图等格式。架构设计突出插件化，方便按需增减功能模块，从而控制包体积并适应不同应用场景。另一方面，通过异步解析、增量更新和缓存等优化策略，确保高性能地进行流式输出，给用户带来流畅的“即时呈现”体验。这个方案在技术上较为成熟，很多优秀实践（如Markwon库及其插件）已有现成支持。采用该方案，可以让Android客户端在无需WebView的情况下，实现媲美网页的Markdown渲染效果、甚至超越网页的定制扩展能力，为AI对话应用提供强大的富文本展示功能。

参考资料：