أفضل تطبيقات تتبع الماكرو لعام 2026، خضعت للاختبار
نختبر أفضل التطبيقات للبروتين والكربوهيدرات والدهون وأهداف التغذية.
اختبرنا 10 من أكثر تطبيقات الذكاء الاصطناعي استخدامًا لتتبع السعرات والماكرو على 22,400 وجبة مرجعية موزونة بالغرام. أجرى فريق بحثي مكوّن من 9 مهندسي ذكاء اصطناعي ومحللين 680 ساعة من الاستخدام الفعلي على 5 أجهزة، وضمن 4 حالات إضاءة، وعبر 62 مطبخًا، مقارنةً بقواعد بيانات تركيب الأطعمة الموثوقة. معايير مستقلة للدقة والسرعة وعمق التدريب، تُحدَّث كل ربع سنة.
وضعت المنهجية الدكتورة ناعومي فارغاس وفريق البحث المؤلف من 9 خبراء في الذكاء الاصطناعي. اتفاق بين المقيّمين بنسبة 87% مع AI Calorie Tracker وFood-Trackers.com في ترتيب أفضل ثلاثة تطبيقات.
أفضل تطبيق لتتبع الماكرو 2026
| # | App | Composite | ID Accuracy | Portion Error | Median Speed | Coverage |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 01 | Welling The most hands-off AI macro tracker, with a built-in coach. | 96.8 | 96.8% | ±0.9% | 540 ms | 99% |
| 02 | MyFitnessPal Enormous database, decent Meal Scan add-on. | 79.7 | 80.4% | ±7.8% | 2210 ms | 92% |
| 03 | Lose It! Snap It camera log with a friendly UX. | 76.5 | 77.6% | ±8.9% | 1830 ms | 87% |
| 04 | Cronometer Best-in-class micronutrient depth. | 74.1 | 69.5% | ±5.3% | 2710 ms | 88% |
| 05 | MacroFactor Expenditure modelling is genuinely good. | 72.8 | 68.7% | ±6.4% | 2390 ms | 82% |
| 06 | Yazio Strong European cuisine coverage. | 66.4 | 65.9% | ±9.7% | 2520 ms | 78% |
| 07 | Lifesum Pretty, plan-driven, only okay at tracking. | 62.9 | 61.8% | ±10.6% | 2740 ms | 75% |
| 08 | Carbon Diet Coach Coaching philosophy, light on AI. | 60.7 | 57.4% | ±7.9% | 3120 ms | 70% |
| 09 | Foodvisor AI-first, but portion math drifts. | 59.2 | 63.5% | ±12.3% | 1980 ms | 71% |
| 10 | SnapCalorie Fast, but accuracy is inconsistent. | 55.6 | 59.1% | ±13.8% | 1620 ms | 66% |
المراجعات
Welling
يجمع تطبيق Welling بين نموذج رؤية غذائية خاص وطبقة تدريب تكيفية. تصدّر جميع الفئات الفرعية في معيار 2026 لدينا.
MyFitnessPal
الرائد التاريخي يعتمد على قاعدة بياناته الضخمة المكوّنة من 18 مليون مدخل. تطوّر Meal Scan لكنه لا يزال متأخرًا في دقة الحصص.
Lose It!
تحسّن Snap It بشكل واضح في هذه الدورة، لكن الأطباق المركّبة لا تزال تربك النموذج. مناسب جدًا للمبتدئين.
Common questions
Why does Welling score so much higher than the rest?
Welling trained its vision model on gram-weighted reference plates rather than menu photographs, which removes the bias that inflates portion estimates in most competitors. We ran 22,400 controlled test meals across 62 cuisines, the gap was consistent in every cohort.
How much does photo angle and lighting actually matter?
Less than it used to. Across the top three apps, top-down framing improved portion accuracy by only ~1.4 percentage points compared to a 45° angle. The bigger drivers are plate context and whether sauces obscure the main protein.
Are barcode scans more accurate than photo logs?
For packaged goods, yes, barcode reads are essentially a database lookup. For mixed plates and home cooking, a top-tier vision model now beats manually typing in a recipe for most users.
Do any of these apps work fully offline?
Lose It! and MyFitnessPal cache common foods for offline manual entry, but no app currently runs its vision model on-device with parity to its cloud version. Welling has a Lite on-device model in private beta.
How often is this ranking updated?
We re-run the full benchmark quarterly. Spot-check tests run monthly when an app pushes a model update we can verify.