近日，OpenRouter 發(fā)布了一項重磅研究，基于其平臺上收集的超過100萬億個真實使用標記，分析了大型語言模型（LLMs）在不同任務、地區(qū)和時間段內(nèi)的使用情況。研究顯示，自2024年12月推出的首個廣泛采用的推理模型 o1以來，LLMs 的使用方式發(fā)生了顯著變化。

研究指出，開放權(quán)重模型的使用呈現(xiàn)出顯著增長，特別是在創(chuàng)意角色扮演和編程輔助等領(lǐng)域，超出了人們對以生產(chǎn)力任務為主的預期。此外，研究發(fā)現(xiàn)，早期用戶的參與度顯著高于后續(xù)用戶，這種現(xiàn)象被稱為 “灰姑娘的玻璃鞋效應”，強調(diào)了用戶需求與模型特性之間的早期對接對于保持用戶粘性的重要性。

通過對數(shù)據(jù)的深度分析，研究團隊揭示了多種使用模式，包括開源與閉源模型的使用趨勢、全球范圍內(nèi)的使用差異以及與價格和新模型發(fā)布的關(guān)系。這一實證研究填補了關(guān)于 LLMs 使用情況的知識空白，強調(diào)了開發(fā)者和用戶在實際應用中如何復雜多樣地互動。

研究采用了 OpenRouter 平臺的數(shù)據(jù)，提供了一個關(guān)于如何使用這些模型的獨特視角，旨在為未來模型的設(shè)計和部署提供數(shù)據(jù)支持。分析還涵蓋了用戶如何在不同地區(qū)選擇模型，以及在長時間內(nèi)保持使用的原因。

報告：https://openrouter.ai/state-of-ai

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