近日，OpenRouter 发布了一项重磅研究，基于其平台上收集的超过100万亿个真实使用标记，分析了大型语言模型（LLMs）在不同任务、地区和时间段内的使用情况。研究显示，自2024年12月推出的首个广泛采用的推理模型 o1以来，LLMs 的使用方式发生了显著变化。

研究指出，开放权重模型的使用呈现出显著增长，特别是在创意角色扮演和编程辅助等领域，超出了人们对以生产力任务为主的预期。此外，研究发现，早期用户的参与度显著高于后续用户，这种现象被称为 “灰姑娘的玻璃鞋效应”，强调了用户需求与模型特性之间的早期对接对于保持用户粘性的重要性。

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通过对数据的深度分析，研究团队揭示了多种使用模式，包括开源与闭源模型的使用趋势、全球范围内的使用差异以及与价格和新模型发布的关系。这一实证研究填补了关于 LLMs 使用情况的知识空白，强调了开发者和用户在实际应用中如何复杂多样地互动。

研究采用了 OpenRouter 平台的数据，提供了一个关于如何使用这些模型的独特视角，旨在为未来模型的设计和部署提供数据支持。分析还涵盖了用户如何在不同地区选择模型，以及在长时间内保持使用的原因。

报告：https://openrouter.ai/state-of-ai

划重点:  

🌍 全球范围的使用模式分析，揭示了不同地区对 LLMs 的需求差异。  

📈 开放权重模型的使用迅速增长，尤其在创意和编程领域。  

🧩 “灰姑娘的玻璃鞋效应” 表明早期用户与模型的契合度对长时间参与至关重要。