所以说，你们对大模型是一点黏性都没有的？

为啥要黏？

遇到了更漂亮的，你还会黏前女友吗

那旧模型还得办个葬礼？

把大模型理解成手机，
今年一月份出了 iPhone 14 ，二月份出 iPhone 14 Pro ，三月份出 iPhone 15 ，四月份 15 Pro ，五月份 16... 七月份刚刚发售了 iPhone 17 。

不存在在 iPhone 14 上能干的事 iPhone 17 上干不了，只存在 17 能干 14 干不了的事情。
何况模型是 token 计费，可能相当于手机按小时付费，能换好的当然换好的。

追求性能的，哪个最强用哪个
追求价格的，哪个性价比高用哪个
大小模型搭配几个一起用都很正常

你可以继续用老模型做完啊,你的任务要做多久?3 分钟够不够?30 分钟 3 小时够吗 还不够? 你一个 session 有那么大吗

对模型肯定有黏性啊，现在谁还离得了大模型？ 你还能回到古法编程吗？

没有黏性的是厂商，是品牌，是 agent 。 谁家好用就用谁，不好用的时候瞬间抛弃，生产力工具它不是奢侈品、不是艺术品，是真正要干活要考虑产出比的。

完全没有，我甚至不追求性能，我只需要便宜

看任务需求,不可能简单需求也用一个贵的吧

有啥黏性的，工具还用出感情了

我觉得各家的没有本质的差异

每次调用 LLM API ，都要我带上上下文。
这种大模型，你要粘它？

比赛远远没有结束，大模型是零和博弈

有道理

要做适配的，原来的 skill ，rule 可能不适配旧的模型。当然是哪个好用用哪个，兼顾性价比

把任务上下文对话导出来，喂给下一个模型

粘什么？

对 A\有粘性的我看了都觉得抽象，怎么还有对模型有粘性的哈哈哈

在电报上看的，很有趣

为啥要有粘性？我反正都是用免费的，哪个解决不了就换掉

你会对螺丝刀有黏性吗😂

大模型又没记忆，每次都是从零开始，有感情寄托的才是傻子

做一半的任务生成一个 md 文件说明一下背景进度,交给新模型新会话读一下继续

不同的模型情况下能保证稳定的输出下限才是健康的工作流，有啥必须依赖某个模型的必要嘛

@fusi 哈哈哈哈哈哈，就是这种感觉
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说下我对黏性的理解吧：不同的模型，在生成结果上还是存在一定差异的，即使有足够严谨的 Skill 作保障，依然会额外生成一些意料之外的东西，对我来说，这就是不稳定因素，而且工程足够大的话，中间态的不稳定因素是会被放大的。虽然可能会有意外惊喜，但我更期待意料之中。

我都用过了，目前国模确实没办法让我产生粘性，现在的情况是日常做玩具哪家便宜好用版本新用哪家，但是正经 vb 方面 A/跟 GPT 我暂时离不开，生图方面 banana 我暂时离不开，因为还取代不了，我也希望能取代然后随便切换

怎么没有，用 A\的那些人怎么样都赶不走，嘴上骂得越狠对 A\就爱得越深沉

当然是哪个强用哪个。。难道是谈恋爱。。。

肯定不能依赖某个东西过深的，特别是有中断服务风险的

我有粘性啊，一直用 GPT ，挑低倍率的蹬，蹬好久了没换……

我有啊，一直用 codex

我给钱。。又不是给感情，他要是给我说用的越久越便宜，那我还好点。 都一手交钱一手交货的，给我谈什么感情。

哪个能力强就用哪个，哪个省钱就用哪个

文档只要写好随便哪个都能干

粘好用的，那些一堆幻觉的国产 LLM 是一点都受不了

wsl + docker + opencode + newapi + cpa
不怕意外 哪个强用哪个 A/用不了忽略

不就是个买卖吗？那个性价比高，产出更优，就用哪个，又不是跟大模型谈恋爱。。。我黏它，它能给我 Free 吗？

@maemolee 因为由奢入俭难，不得不说 A\ 在一些地方是断层级的存在

用个模型还用出感情来了？

郁金香

模型降智怎么说😂

"就跟渣男一样…… "

什么雷霆比喻，这就是普通消费行为，楼主每顿饭都是在一家店吃吗，从酸辣粉，到麻辣烫，到盖浇饭，说换就换，毫无纠结，就跟渣男一样……

明明可以三妻四妾，夜夜新郎，月月新花样。

我有，且黏住了，是 Claude ，pro 订阅已有半年。每次看到有人被封号就瑟瑟发抖，但我是个老号，不知道能坚持多久。

各个模型写出来的东西那肯定不一样啊，Claude 写出来的往往会刚好够用，GPT 写出来的就是容易过度思考。结果是都能正常运行，但是代码结构和品味是不同的。只要你还会细看一眼代码，就会感受到区别。如果是纯 Agent ，从来不看代码那无所谓，你根本感觉不到区别。

对工具有粘性,对模型是一点没有,你会在意自家用的电是核电,水电还是火电吗

没有，除非以后很稳定，现在更新太快了

理论上不考虑成本大家肯定会用最好的，但是事实上在工作中能畅用顶级国模已经不错了，国模和国模之间没有很明显差异的情况下，感觉大家还是会有一点黏性的，比如我就喜欢用 DeepSeek V4 pro ，有的同事就爱用 GLM

非中转，能开票
不自己掏钱用啥都行

了解下 Harness 工程、/loop 等思想吧。
现在大模型的能力并不稳定，有时同一个大模型不同时间所表现出的性能也完全不一样，只有稳定的提示词工程才能在不同的模型下写出相对稳定的代码。

我只见过“keep-4o”的人对大模型有粘性。。

为什么要粘，我都用免费的，反正我的需求都能完成

黏 agent 倒是真的，用惯了 codex ，其他不习惯

足够便宜就粘，我对 deepseek 一直很粘性，好多小弱任务都离不开它。

用脚投票，谁便宜用谁，谁量大用谁，谁能力强用谁

没错，我要开 AI 后宫，多多益善

逆天，不就是个工具，大家不都采取工具理性

你价格低 还好用 我就黏你 相同价格 我为什么选个差点事的

不同模型都在你追我赶，现在的结构就是新出来的会好一点，选好的就对了

真实黏性：

gpt 写的代码一坨包装函数，重构永远只增不减，我受够了发誓永远只使用 claude —— 咦？ k3 debug 能力打得过 opus4.8 ？ 那我还用 claude 干啥


OP 以为的黏性：

我是 A\的信徒，A\天下第一，我只侍奉 claude 大人永不分离

@fusi 哈哈，人类迁徙规律大发现

楼主之前是不是和 GPT-4o 聊出感情了？

模型又没记忆，换模型没一点负担呐。 换 Agent 倒是会有些负担，Agent 的行为其实不太一样。

用来编码的模型大家还是很挑剔的。但是对于非程序员人群来说大模型已经大宗商品化了

@VincentWang 正解

@Tsing2 那我觉得模型增强后效果大概率更好啊，举个例子，之前我写的 skill ，为了规范模型行为，把细节写得很复杂，之前是让 opus 写让 5.5 改进的，效果差强人意。
fable/5.6sol 出来以后我统一重写了一下，叙述结构比以前合理多了，废话少了，它们能理解一个好的 skill 应该写什么不应该约束什么，比以前的模型聪明多了。重写后拿更弱的国产模型去执行，表现都比以前 opus 来得更好

那你从 k3 换回去看看，直接报错（聊天记录有图，前面几个不是多模态）

@fusi #19 这是个神图啊 哈哈

真绷不住一点，你是骗回复的吧

我不迁移平台，我只死守 codex ，cc 也退了新模型也不尝试，那是我对 codex 忠诚吗，不，那是因为我没钱！！

哪个便宜就用哪个，只要能干活就就行，无非就是提示词多写一点的区别

这个就跟员工一样，老板会对员工有粘性吗，想换就换了

夜深人静的时候，想起来还是会默默流泪

还粘性上了，我只想又快又好的处理好工作，然后摸鱼

我都是给赔偿金的

我见过唯一对大模型有粘性的只有那群搞人机恋的。。每迭代一个版本都上她们在喊她们熟悉的 xxx 不见了/要下架了。。

你会对一套六角扳手里面的某一个情有独钟吗？哪怕要拧的内六角螺栓尺寸都对不上？

你用电是不是还对风电、火电、水电有特殊的感情？水电比较柔，离不开？火电比较暴躁，不想用？

但是，你总不能阻止我奔赴更好的人吧哥哥

所以大模型的公司缺乏长期投资的价值，没有用户黏性，护城河不深（背后就是开源模型的斩杀线），长期高比例研发投入，需要长期维持高额 Capex ，怎么看都不是一个合适的长期投资标的

我有粘性啊，一直用 ds ，因为他最便宜

未来大模型的差距会越来越小，或者越来越趋向于两三家巨头
就和现在的移动运营商一样，谁家流量大，网速快就选谁。真正可能有黏性的是基于互联网的服务，而不是提供流量的 ISP 服务商

大模型无状态的，让他写个交接文档不就行了

本来以为没有，可是 v2 有的人还是很明显的