面对众多不同的AI模型,该如何选择?产品经理们在设计产品时,是为用户提供更多选择,还是简化操作以提升用户体验?本文将深入探讨AI聊天应用中“模型选择困境”的背后逻辑,分析用户价值的迷失、商业模式的博弈,以及如何在商业利益与用户体验之间找到平衡。
你在使用AI应用时有没有为到底该用哪个模型而困惑?到底是DeepSeek好?还是混元模型好?还是文心模型好?
腾讯元宝
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现在许多AI应用都会内卷,同时接入多个模型,一方面是为了抓住噱头,另一方面是为了宣传,但都忽略了一个核心:用户真的会选吗?
作为产品经理,每次看到模型选项,我都想问设计团队:到底在给用户创造价值,还是在制造焦虑?
当用户宁愿忍受DeepSeek的卡顿也不愿切换其他模型时,已经暴露了产品设计在用户和商业之间的平衡困境,我们一起来聊聊。
当Kimi的长文本处理、豆包的情感语音、通义的音视频理解堆满界面时,我们陷入了技术堆砌的狂欢。
用户真实需求却像漏网之鱼:那位想快速整理会议纪要的上班族,在通义/文心/元宝间反复横跳后,最终选择回归Word手动编辑——因为没人告诉他,通义千问的实时转录准确率比文心高23%。
更讽刺的是,当腾讯元宝用公众号数据打造差异化优势时,普通用户根本不知道”搜索公众号内容”需要切换特定模型。
这就像在超市把矿泉水藏在酒类货架,还怪消费者找不到解渴饮品。
更深层的问题在商业层面暗流涌动。某互联网大厂的产品总监私下透露:“我们同时接入自家模型和第三方,既要在领导面前展示开放生态,又得防着用户彻底倒向外来模型。”
这就像超市货架博弈:既要摆竞品饮料显示包容,又要把自家产品放在最显眼位置。
在腾讯元宝的案例中,混元大模型被设置为默认选项,DeepSeek需要下拉三级菜单才能找到。这种设计绝非偶然——内部数据显示,用户使用自家模型的留存率比第三方高出27%。
而某海外竞品更极端,将GPT-4的入口隐藏在”高级设置”里,用户需要连续点击五次才能激活,美其名曰”为专业用户保留通道”。更隐秘的是成本转嫁。GPT-4生成1000字的成本够GPT-3.5写三万字,让用户手动选择相当于把计价器塞到消费者手里。
要实现这种理想态,必须破解两个死结:
可能的解法是分层策略:
最后的话
所有技术都为人服务,应用更是为人服务。或许当前的设计有其技术,商业的局限,但未来,一定是合一。
或许再过两年,我们会像嘲笑老式电视机的雪花屏那样,调侃当年居然要手动切换AI模型。到那时,深夜求助的朋友会直接说:“帮我改改这段文字”,而不必关心后台是混元还是DeepSeek——真正的智能,本就应该寂静无声。
希望带给你一些启发,加油!
作者:柳星聊产品,公众号:柳星聊产品
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