【AI模型的“蜜月期”陷阱：你用的真的是同一个模型吗？】

最近一个观察在技术圈引发热议：AI模型在发布初期会以全功率运行来制造话题，几周后悄悄降低性能以节省成本。

这个说法听起来像阴谋论，但越来越多用户的真实体验正在印证它。

一位用户分享了他的经历：去年12月中旬去日本出差前，他用Claude Code的体验堪称完美。回来后，感觉像是换了一个完全不同的模型，而且是差很多的那种。

另一位用户观察到更细致的规律：Gemini Pro在美东工作时间似乎被压缩成了8位量化版本。这意味着高峰期和低谷期，你可能在使用“不同版本”的同一个模型。

还有人指出一个有趣的商业逻辑：让模型质量随时间下降，恰好能让下一次升级更容易超越它，从而制造新的宣传热点。这形成了一个完美的营销闭环。

有用户甚至怀疑存在用户画像机制：平台可能会给他们认为更有价值的用户分配更多算力。

当然，也有人提出了不同的解释。

一种观点认为这是感知适应：我们只是习惯了增强后的能力，开始注意到之前因为惊艳而忽略的问题。就像新车开久了，小毛病才会逐渐显现。

另一种观点认为这是复杂度边界：随着使用深入，我们逐渐触及模型真正的能力极限，那些它本来就处理不好的领域。

但有一个简单的验证方法：用完全相同的提示词，间隔一个月测试两次。如果结果明显变差，那就不是感知问题了。

这场讨论揭示了一个更深层的问题：在云端AI时代，用户对自己使用的工具几乎没有控制权。模型是什么版本、分配了多少算力、是否经过量化压缩，这些关键信息对用户完全不透明。

有人的应对策略是转向API和本地部署，至少能获得相对稳定的体验。也有人选择在新模型发布初期集中完成重要任务，趁“蜜月期”还在。

无论真相如何，这提醒我们：在评估AI工具时，不能只看发布时的惊艳表现，持续稳定的可靠性才是真正的价值所在。

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