2026年9款最佳Jupyter Notebook替代方案（免费和付费）

Jupyter Notebook 仍然是编写分析的默认工具。它免费、在本地运行，而且几乎每个 Python 教程都默认使用它。而这恰恰是人们寻找其他替代方案的原因。

原因主要集中在几个方面。Notebook 难以审查且难以合并。协作意味着要来回发送文件。输出的文档在团队之外几乎没人能轻松打开。而且，不同机器之间的环境很容易崩溃。

这份清单涵盖了九款工具，它们至少解决了上述痛点中的一个。有些是解决了协作问题的 notebook。有些则完全用不同的界面取代了 notebook。价格均为各厂商在 2026 年 9 月 15 日其官网上展示的价格。

这份清单是如何整理出来的

我们评估了十四个候选工具。移除了五个。最终有九个入选。

筛选标准定得非常严格。工具必须在撰写本文当天在其官网上公布清晰可读的价格。这意味着必须以美元计价，且有明确的定价层级，而不是只有一个“联系我们”的表单。这一规则排除了一些优秀的软件，在此有必要说明排除了哪些软件以及原因。

Databricks 按 DBU 计费，而不是按席位计费，因此其定价页面没有提供与此清单中其他工具可比的层级。 JetBrains Datalore 的定价页面在当天无法读取其层级。 Google Colab 将其付费层级隐藏在登录界面之后。 marimo 是开源的，其网站上没有公布定价页面。 CoCalc 现在从其原始域名重定向到了一个新域名，在推荐该工具之前，这种变化是需要确认的。

关于方法的两点说明比清单本身更重要。

首先，验证结果具有时效性。六个月前公布了清晰层级的工具今天可能没有了，而当时未通过的工具现在可能通过了。在整理这份清单时，这两种情况都发生过。重新进行检查比直接套用旧答案更可靠。

其次，定价页面上可能包含除您所寻找的产品之外的其他产品的价格。Anaconda 的页面并排展示了多个产品。下面引用的数据是与我们讨论的产品相关的价格，而不是页面上的最高价格。

还有一点需要明确说明。这是一份符合“公开定价”标准的工具清单，其排序仅为了方便阅读，而非按评分排名。一个工具排在另一个工具前面，并不代表它更适合您的团队。接近尾声的“最适合”部分旨在回答这个问题。

快速对比

工具	起步价	付费层级起步价	最适合
Powerdrill Bloom	免费	$199.00/年	无需编写代码的分析
Deepnote	免费	$39/编辑器/月	支持定时任务的团队 notebook
Hex	免费	$36/编辑器/月	SQL 加 Python 的数据应用
Observable	免费	$22/月	已发布的交互式可视化
Count	免费	$49/编辑器/月	画布式探索
Anaconda	免费	$15/用户/月	受管控的 Python 环境
Posit Cloud	免费	$25/月	浏览器中的 R 和 RStudio
Saturn Cloud	按小时计费	$0.09/小时	GPU 和重度计算
Nextjournal	免费	$299/月	可复现的研究

1. Powerdrill Bloom

Powerdrill Bloom 从另一个角度解决问题。它并没有致力于让 notebook 更易于共享，而是直接将 notebook 从工作流中移除。输入文件，并以自然语言输入需求，智能体（agent）就会返回分析结果，以及用于展示的图表、文档或幻灯片。

最适合

最适合瓶颈不在于 Python 技能而在于交付时间的分析师和团队，以及任何受众需要易读的输出结果而非 notebook 文件的用户。它也适用于混合型团队，即团队中有些人写代码，有些人不写，但大家都需要基于相同的源文件开展工作。

核心功能

支持上传 Excel、CSV、PDF 及通用文档，并内置了跨公开数据源的搜索功能。智能体可以根据上传的文件生成洞察、图表和摘要，并能生成幻灯片、Office 文档、电子表格和图像等最终产物。智能体技能（agent skills）可以处理可重复的常规流程，而定时任务则能让分析工作自动重新运行。更高层级还加入了 Claude Code 和 Codex 级别的智能体任务，以处理多步骤工作。

定价

免费（Free）方案为 $0.00，包含每日刷新的 1,000 点额度及 1 个定时任务。专业版（Pro）为每年 $199.00，增加了每月 5,000 点额度、更深度的分析、自定义智能体技能以及 20 个定时任务。Plus 版为每年 $399.00，包含每月 11,000 点额度。高级版（Premium）为每年 $1,990.00，包含每月 60,000 点额度，适合高工作量需求。团队（Team）方案按席位计费，共享团队额度。

优点

输出结果为其他人可以直接打开的格式，完全省去了导出步骤。自然语言交互意味着不写 Python 的分析师也不会遇到阻碍。定时任务无需额外工具即可将一次性分析转变为周期性分析。由于输入的是文件而不是连接的数据仓库，因此在提出第一个问题之前不需要任何配置阶段。

缺点

免费层级仅包含一个定时任务，因此周期性工作实际上需要付费方案。其消耗单位是额度（credits）而不是计算小时。这与此处其他工具使用的心智模型不同。重度用户需要留意每月的额度限制。此外，如果您的目标是专门编写和保留 Python 代码，它也并不适合。

想知道以文件为核心的智能体在您自己的数据上能做到什么程度？立即体验 Powerdrill Bloom。

2. Deepnote

Deepnote 是这份清单中最接近“解决了协作问题的 Jupyter Notebook”的产品。Notebook 的概念被完整保留了下来。不同的是，多个人可以同时在同一个 notebook 中协作，而且 notebook 可以在无人值守的情况下运行。

最适合

最适合希望继续编写 notebook 但厌倦了来回发送 .ipynb 文件的数据团队。这是这份清单中迁移成本最低的选择。已经习惯使用 Jupyter Notebook 的团队在切换时无需对任何人进行重新培训。

如需进一步了解 Deepnote 在同类产品中的对比情况，请参阅这份关于 Deepnote 替代方案的详细分析。

核心功能

实时协作编辑是其核心。围绕这一核心，它还提供了定时运行 notebook、后台执行以及 30 天版本历史记录等功能。付费层级打包了每月的 AI 额度、CPU 和 GPU 配额，而不是单独收费，并提供了性能更强大的机器。

定价

提供免费层级。团队（Team）方案按年计费时为每位编辑器每月 $39。它每月包含价值 $39 的 AI 额度、价值 $280 的 CPU 和价值 $50 的 GPU。企业（Enterprise）方案需单独报价。免费账户有 15 分钟的无操作超时限制；团队和企业方案则为 24 小时。

优点

对于已经在编写 Jupyter Notebook 文件的用户来说，迁移成本几乎为零。定时任务和后台执行填补了自动化方面的空白，而这正是许多团队放弃本地 Jupyter Notebook 的原因。打包的计算配额使每月的支出变得可以预测。

缺点

按编辑器计费，因此成本随人数而非实际使用量增加。对于只有少数人经常写代码的大型团队来说，这会变得很昂贵。免费层级 15 分钟的无操作超时限制对于探索性工作来说太短了。打包的额度分别针对 AI、CPU 和 GPU 进行计算，这意味着需要追踪三个配额，而不是一个。

3. Hex

Hex 将 notebook 视为更大产出的一部分。您在单元格中编写 SQL 和 Python。然后将结果发布为交互式应用。筛选器和输入框使非技术同事也能轻松使用。

最适合

最适合分析结果需要以可共享的应用而非文档形式呈现，且 SQL 与 Python 同样重要的团队。它非常适合需要使用不同参数重复解答相同问题的分析场景。

如需了解 Hex 与同类工具的对比，请参阅这份关于 Hex 替代方案的详细分析。

核心功能

SQL 和 Python 单元格在同一个项目中并排存在。应用构建器可将完成的分析转化为交互式界面。每个项目都可以选择计算配置，从轻量级配置到 GPU 驱动的机器不等。

定价

社区版（Community）免费。专业版（Professional）为每位编辑器每月 $36。团队版（Team）为每位编辑器每月 $75。计算资源按使用分钟单独计费。超小（Extra Small）到中型（Medium）配置免费。大型（Large）为每小时 $0.32，超大（Extra Large）为 $0.65，2XL 为 $1.29，4XL 为 $2.58。GPU 配置中，L4 为每小时 $2.93，A10G 为每小时 $4.06。

优点

发布为应用的形式直接解决了“没人看我的 notebook”的问题。较小配置上的免费计算资源让探索性工作的成本保持在极低水平。以 SQL 为主的用户不会被边缘化。

缺点

计算资源是在每位编辑器席位价格之外单独计费的，因此每月的总费用是两笔账单。预测一年的支出意味着需要预测使用量，而不仅仅是人数。在按分钟计费的情况下，较大配置和 GPU 工作负载的费用会迅速累积。应用构建层是其核心价值所在，如果您只是想要一个更好的 notebook，Hex 的功能可能有些过剩了。

4. Observable

Observable 从可视化角度切入 notebook。它围绕发布功能构建，其结果默认是交互式的，而不是粘贴到文档中的静态图像。

最适合

最适合输出结果为供他人探索的图表的用户，以及希望将工作成果嵌入到网站或 Wiki 中而不是供人下载的团队。它非常适合面向公众的数据写作，读者可以在其中亲自探索数据。

核心功能

Notebook 配备了数据库连接和文件附件功能。嵌入选项可将结果展示在其他地方。内置智能体包含每日 token 配额，该配额随方案升级而增加。团队方案增加了共享工作区和私有查看者席位。

定价

提供免费版。专业版（Pro）按年计费时为每月 $22，按月计费时为每月 $25。团队版（Team）按年计费时为每位编辑器每月 $40，按月计费时为每月 $45，目前显示为“即将推出”。企业版（Enterprise）为定制价格。团队版中的私有查看者为每位查看者每月 $10。在付费个人层级中，文件附件限制为每月 1 GB，计算资源限制为每月 50 分钟。

优点

对于任何图表形式的产出，其交互式、可嵌入的输出效果是这份清单中最强大的。个人专业版（Pro）是这里最便宜的付费入门选择。付费方案中标准配备了数据库连接功能。

缺点

对于可视化工作之外的任务，每月 50 分钟的计算资源预算非常紧张。重度的数据转换工作需要在数据导入之前完成。1 GB 的附件上限排除了大型本地数据集。团队版被标记为“即将推出”，因此目前尚未完全开放协作使用。

5. Count

Count 用画布取代了线性 notebook。单元格变成了可以进行空间排列的节点。它们之间的连接关系保持可见。这使得分析的脉络比从上到下的滚动浏览更容易理解。

最适合

最适合存在分支的探索性分析，以及需要利益相关者理解推理过程而不仅仅是结果的团队。它在评审场景中表现出色，因为在这种场景中，大家关心的是数字是如何得出的，而不仅仅是数字本身是多少。

核心功能

共享画布上的 Python 和 SQL 单元格、为不写代码的人提供的无代码可视化、版本历史记录、域名白名单以及 MCP 支持。每个层级都包含查看者席位。

定价

免费版（Free）针对小团队和个人项目为 $0。专业版（Pro）为每位编辑器每月 $49。规模版（Scale）为每位编辑器每月 $69，为大型组织增加了更多容量。Count 声明每个层级都包含查看者席位，且不收取基础费用。

优点

画布使分支分析一目了然，而线性的从上到下滚动则无法直观呈现这一点。每个层级的查看者席位都是免费的，这使共享成本保持为零。无代码可视化扩大了可以参与贡献的人群范围。

缺点

在本文介绍的 notebook 类工具中，其编辑器席位是单人起步价最贵的。画布模式是一个真正的习惯转变。对于直接从 Jupyter Notebook 转向该工具的用户来说，画布模式是一个真正的习惯转变。免费层级主要是围绕小团队和个人项目设计的，而不是针对生产环境工作。

6. Anaconda

Anaconda 不是一个 notebook。它是 notebook 底层的技术栈。如果离开 Jupyter Notebook 的原因是因为不同机器之间的环境容易崩溃，那么这就是您需要关注的技术栈部分。

最适合

最适合 Python 环境本身存在问题的组织：可复现性、包来源和策略管控。在构建失败或使用未审核的包会带来实际损失的场景中，它最为重要。

核心功能

包管理功能，每个包在到达开发人员手中之前都会经过审核、签名和策略检查。精选的数据科学、机器学习和 AI 包，以及用于代码辅助的 Anaconda Assistant。付费层级增加了共享的可复现团队环境、工作区控制以及用于生产环境的管控功能。

定价

Anaconda Core 针对学习和个人项目免费，价格为 $0。入门版（Starter）为每位用户每月 $15，提供共享、可复现的团队环境。商业版（Business）为每位用户每月 $50，提供生产环境中受管控且安全的包管理。请注意，Anaconda 的定价页面还列出了具有独立层级的其他产品；这些不属于 Core 的一部分。

优点

从根本上解决环境漂移问题，而不是绕过它。在受监管的环境中，经过审核和签名的包至关重要。免费层级对于个人工作来说确实非常实用。

缺点

Anaconda 位于 notebook 接口的底层，而不是直接提供一个 notebook 界面，因此它是对这份清单中其他工具的补充，而不是替代。对于没有遇到环境问题的个人用户来说，其价值基本上是隐形的。定价页面混杂了多个产品，这使得 Core 层级很容易被误读。

7. Posit Cloud

Posit Cloud 是 RStudio 生态的托管版本。如果分析是用 R 语言编写的，这是清单中最直接的解决方案。如果是在课堂上向学生授课，情况也是如此。

最适合

R 语言用户，以及任何向班级教授分析课程、需要为每个人提供完全相同环境的教师。教学场景是这里最强大的用例，因为所有学生的环境配置问题都可以一次性解决。

核心功能

基于浏览器的 RStudio 项目，带有共享空间、数据连接和项目模板。计算资源按小时计量，每个层级都有明确的 RAM、CPU 和 execution 上限。针对教学提供了专门的教师（Instructor）和学生（Student）方案。账户所有者可以启用 Posit Assistant，这是一款适用于 RStudio 项目的 AI 编码助手。

定价

免费版（Free）永久 $0，包含 25 个项目、每月 25 个计算小时、1 GB RAM 和 1 小时执行限制。基础版（Basic）为每月 $25，包含 150 个小时、8 GB RAM 和无限项目。标准版（Standard）为每月 $75，包含 500 个小时、32 GB RAM、8 个 CPU，并支持通过 SAML 进行 SSO。对于符合条件的教育工作者和学生，教师版为每月 $15（含 300 小时），学生版为每月 $5（含 75 小时）。付费方案中的额外小时为每个 10¢。

优点

这份清单中计算资源账目最清晰的工具：每个层级都明确说明了小时数、RAM、CPU 和执行限制。教育定价是公开的层级，而不是一事一议的协商。免费方案完全可以用于实际的课程作业。

缺点

其核心重心是 R 和 RStudio，这使得它对以 Python 为主的团队来说适用范围较窄。免费层级 1 GB 的 RAM 和 1 小时的执行限制排除了较大的任务。SSO 仅在标准版（Standard）及以上层级提供。

8. Saturn Cloud

Saturn Cloud 解决了一个具体的痛点：笔记本电脑的配置不够强大。它提供了连接到高达 8 个 GPU 节点机器的托管 notebook，并且按小时计费，而不是按席位计费。

最适合

最适合训练、微调以及任何受限于硬件而非协作的工作负载。当 notebook 本身没有问题，但底层的机器性能不足时，这就是正确的解决方案。

核心功能

在公开的机器类型目录上运行的托管环境，涵盖仅限 CPU 的实例到 NVIDIA H100 和 H200 节点。机器按工作负载进行选择并按小时计费，存储费用单独计算。

定价

按机器小时计费，而不是按用户计费。CPU 实例起步价为每小时 $0.09（16 GB，4-vCPU 的 Large 实例），最高可达每小时 $6.12（192 GB，96-vCPU 的 c5.metal 实例）。GPU 选项起步价为每小时 $0.15（基于 T4 的 g4dn.xlarge 实例），最高可达每小时 $23.6（8 路 H100 或 H200 节点）。存储费用为每月每 GB $0.20。Saturn Cloud 指出，在其专业版（Pro）方案中，这些费用以 $10 为单位进行结算。

优点

这是此处唯一一个无需单独构建基础设施项目即可扩展到重度 GPU 工作的选项。按小时计费意味着团队闲置时无需支付席位费用。机器目录完全公开，因此在投入使用前可以估算成本。

缺点

Saturn Cloud 公布的定价是按机器小时计费，而不是按席位计费。因此，预算制定与此清单中的其他工具完全不同，且更难设定上限。成本完全由使用量驱动，这意味着如果忘记关闭机器，将会付出高昂的代价。协作功能不是其重点，因此因共享原因而离开 Jupyter 的团队在这里找不到想要的答案。

9. Nextjournal

Nextjournal 围绕可复现性构建。Notebook 运行时的环境会与 notebook 一起被捕获，因此数月后重新运行工作会产生相同的结果，而不是报错。

最适合

最适合研究小组以及任何需要确保分析在一年后仍能执行的用户。受监管的工作和学术工作明确有此要求，而大多数工具都将其视为次要考虑因素。

核心功能

无限的私有 notebook，带有数据和密钥管理、版本化环境、自定义关机超时以及定时自动运行功能。团队层级包含每月的计算额度，额外的计算资源按使用量计费。企业版增加了托管或本地部署以及内部发布功能。

定价

免费（Free）方案为 $0，在公平使用政策下提供无限的私有 notebook 和入门级计算资源。团队（Team）方案起步价为每月 $299，包含 5 位编辑器。额外增加编辑器为每位每月 $99。该方案每月包含大约价值 $240 的计算额度。企业（Enterprise）方案起步价为每月 $499，包含 5 位编辑器，额外增加编辑器为每位每月 $125，并包含大约价值 $400 的月度额度。Nextjournal 还提到了学术、非营利组织和教师优惠税率。

优点

可复现性是原生设计的，而不是后期拼凑的，这非常难得。免费层级允许无限的私有 notebook，而大多数竞争对手对此都有所限制。相对于方案价格，打包的计算额度非常可观。

缺点

每月 $299 的最低门槛使其成为此清单中针对小团队最昂贵的入门选择。定价默认包含 5 位编辑器，因此即使是 2 人的小组也必须支付 5 人的费用。超出包含额度的计算资源将在基础费用之上按使用量计费。

最适合：根据您的实际需求进行选择

这份清单可以根据一个问题进行清晰的划分：您当前的配置中有什么问题？

如果问题在于协作，请先看看 Deepnote。它保留了 notebook 并解决了共享问题。如果您的分析存在分支且希望直观呈现，Count 是另一个选择。

如果问题在于受众，Hex 和 Observable 都能输出同事可以直接使用的成果。Hex 可以生成带有输入框和筛选器的应用。Observable 则可以生成交互式、可嵌入的可视化图表。

如果问题在于您根本不想写代码，Powerdrill Bloom 是可以免除这一要求的选项。输入文件和自然语言需求，输出分析结果和完整的文档。

如果问题在于机器性能，请选择 Saturn Cloud。它是这里唯一一个在公开的小时费率下能提供 8 路 GPU 节点的工具。

如果问题在于环境，请选择 Anaconda。它位于您继续使用的任何 notebook 的底层。

如果问题在于语言，针对 R 语言请选择 Posit Cloud。它同时也是最佳的教学选择，因为教师和学生层级的价格是公开的，无需单独协商。

如果问题在于旧工作无法再运行，只要预算超过每月 $299，Nextjournal 就是不二之选。

切换前需要确认的事项

有四个因素决定了迁移能否成功坚持下去，而这些因素都不会出现在定价页面上。

数据实际存放在哪里。 此清单中的工具分为连接到数据仓库的工具和接收上传文件的工具。Hex、Count 和 Observable 需要数据库连接。Powerdrill Bloom 则基于上传的文件工作。如果您的数据存在于某人笔记本电脑上的电子表格中，那么在发挥价值之前，以仓库为核心的工具会增加额外的项目配置工作。

谁需要阅读结果。 如果答案是那些永远不会打开 notebook 的同事，请倾向于选择发布应用或文档的工具。仅仅改善编辑体验对这类读者毫无帮助。

计算资源如何计费。 这里呈现了三种模式。按席位计费是可预测的，并随人数增加而扩展。按小时计费的计算资源只有在有人记得关闭机器时才是可预测的。额度配额则介于两者之间。选择您的财务流程能够实际追踪的那一种。

您是否要保留代码。 这里的几种工具都假设 Python 或 SQL 在迁移后仍然存在。而其中有一款工具是专门为不需要保留代码的情况而设计的。这是这份清单中最大的分水岭，在对比价格之前，非常值得先回答这个问题。

最后一个实用的注意事项：导出。在决定使用之前，请检查如果您停止付费，可以从该工具中带走什么。Notebook 形式的工具通常允许您带走 notebook。画布和应用形式的工具则差异较大。

最终结论

对于大多数因为共享痛苦而离开本地 Jupyter Notebook 的团队来说，Deepnote 是最短的路径。Notebook 保留了下来，而摩擦消失了。每位编辑器每月 $39 的价格在清单中处于中等水平。

对于那些真正的问题在于 notebook 本身不是合适交付物的团队，选择介于 Hex、Observable 和 Powerdrill Bloom 之间。Hex 和 Observable 保留了代码并改变了输出界面。Powerdrill Bloom 则改变了输入界面，接收文件和自然语言需求，并返回分析结果和文档。这三者中哪一个更合适，取决于您的团队是想继续编写代码还是停止编写代码。

九款工具中有八款提供免费层级，因此测试的成本只是一个下午的时间，而不是一份合同。

常见问题解答

什么是 Jupyter Notebook 最好的免费替代方案？

这里的九款工具有八款提供免费层级，因此答案取决于您的限制条件。Nextjournal 的免费方案允许无限的私有 notebook。Posit Cloud 每月免费提供 25 个计算小时。Anaconda Core 针对个人工作免费。Deepnote、Hex、Observable、Count 和 Powerdrill Bloom 都提供有使用限制的免费层级。

为什么人们会放弃使用 Jupyter Notebook？

四个常见原因是协作、审查、输出和环境。Jupyter Notebook 文件很难同时编辑，也很难在版本控制中进行差异对比（diff）。将它们交给非技术读者会很尴尬。它们还依赖于因机器而异的本地环境。此清单中的每个工具都至少针对其中一个痛点。极少有工具能同时解决这四个问题，这就是为什么选择取决于您团队中哪种抱怨声音最大。

我可以在不懂 Python 的情况下使用 Jupyter 替代方案吗？

可以，不过不同工具在这方面的支持程度有所不同。Count 在其 Python 和 SQL 单元格之外提供了无代码可视化。Powerdrill Bloom 围绕基于上传文件的自然语言需求构建，而不是代码。其余工具则假设您编写 Python 或 SQL。如果团队中没有人写代码，那么候选名单就会非常短。

Jupyter Notebook 替代方案的费用是多少？

此清单中的付费入门价格从 Anaconda Starter 的每位用户每月 $15 到 Nextjournal Team 的每月 $299 不等。大多数 notebook 风格的工具价格在每位编辑器每月 $22 到 $49 之间。Saturn Cloud 是个例外，它按小时计费，起步价为每小时 $0.09。

哪款 Jupyter 替代方案最适合团队？

Deepnote 和 Hex 是两款围绕团队使用设计的工具，价格分别为每位编辑器每月 $39 和 $75。Count 在每个层级都包含查看者席位，这降低了与仅阅读人员共享的成本。Observable 的团队（Team）方案显示为“即将推出”。对于大多数成员只消费分析结果而不编写分析的团队来说，查看者席位政策比编辑器价格更重要。

结论

Jupyter Notebook 不会消失，这些工具也没有一个声称它应该消失。它们所做的是挑选出本地 notebook 处理起来很尴尬的一件事，并妥善解决这一件事。

首先指出您对 Jupyter Notebook 的实际抱怨。如果是共享问题，选择 Deepnote。如果是交付物问题，选择 Hex 或 Observable。如果是计算资源问题，选择 Saturn Cloud。如果是环境问题，选择 Anaconda。如果是 R 语言，选择 Posit Cloud。如果是可复现性问题，选择 Nextjournal。如果坦白地说，编写代码本身就是效率低下的环节，请看看 Powerdrill Bloom。它直接免去了这一步骤，而不是加速它。

除 Saturn Cloud 外，这里的每个选项都提供免费层级。在为其中任何一个付费之前，请先用真实的文件和实际的截止日期进行测试。