這一年有很多模型的能力和功能早就在Deepseek 之上 而Deepseek的流量依然排在全球前3，國內第一 這有點異識 直到我昨天看到這份報告，我才找到了原因... 一個有趣的心理模型： Cinderella Glass Slipper Effect（灰姑娘玻璃鞋效應） 使用者留存不再依模型的一般效能，而是呈現「首個解決問題者通吃」的現象。 當一個新模型首次完美解決了用戶的某個高價值痛點（試穿成功「水晶鞋」），該用戶群便會形成極高的黏性。 在《灰姑娘》故事裡，王子在舞會上邂逅灰姑娘，她留下了一隻玻璃鞋。 王子帶著這隻鞋走遍全國，只為找到那個腳剛好契合的女孩。 這個比喻在心理學和商業研究中後來被引申為： “當一個物件與使用者的獨特需求高度契合時，這種匹配會產生強烈的依附與排他性。” 這種鎖定機制（Lock-in Mechanism）一旦工作流程與特定型的模型特性（如延遲、推理風格、工具格式）深度綁定，切換成本就會變得極高。 這是一種**「使用者與模型之間的情感鎖定效應」**。 OpenRouter 在分析上億次真實呼叫後，發現： • 最早接觸並與某模型「契合」（試穿）的用戶，會形成長期依賴； • 後續出現的新模型即使表現更強，也不一定能取代這種契合，讓他們遷移。 • 這些長期用戶群稱為「基礎留存群（foundational cohorts）」。 • 使用者遷移率和效能提升之間並非線性關係。 也就是說： 模型性能≠ 用戶忠誠。 一旦形成“體驗契合”，用戶就會像灰姑娘的鞋子那樣——只認這一雙。 它揭示了什麼？ 1️⃣ 使用者行為層面：AI 使用的“人格依附” AI 模型不僅是工具，它們有不同的語氣、反應方式、表達邏輯。 久而久之，使用者會對某個模型形成一種熟悉感與信任感。 這種「人格穩定性」讓使用者更願意留在原有模型上。 這就像人際關係一樣： 你可能更喜歡某個朋友的說話方式，即使另一個人更聰明、更有高效，你也未必想換。 2️⃣ 技術層面：體驗配對的重要性 「玻璃鞋效應」提醒我們： 車型的真正競爭力，不僅在性能，而在「體驗匹配度（Experience Fit）」。 一個模型是否「懂我」——往往比它「更強大」更重要。 這對未來AI設計有重要啟示： 不同模型應形成風格化、人格化差異； 平台需要支援使用者與模型的長期關係維繫（如情境記憶、長期偏好）； 微調（Fine-tuning） 和人格對齊（Alignment） 將成為使用者留存的關鍵。 3️⃣ 商業層面：忠誠度與生態鎖定 在平台經濟中，這個效應意味著： 誰能先找到並滿足某類使用者的“契合點”，誰就能建立穩定生態； 模型間的競爭，正從「算力與價格」轉向「心理契合與使用習慣」。 這與人類心理完全一致： 人不一定選擇最好的產品，而是選擇最適合的產品。 這正是AI 時代的「情感黏性經濟」。
例如： Claude 4 Sonnet、Gemini 2.5 Pro 的首發用戶，5個月後仍有40%留存； GPT-4o Mini 的「早期使用群體」成為固定基礎； DeepSeek 出現「回流效應」：使用者嘗試其他模型後又回到它。
OpenAI可能很早就發現了這種現象 所以他們一直在調教GPT的性格和增強記憶能力，讓GPT跟使用者進行深度情感綁定！ 反觀其他模型我們可能感受不到它的個性！