c.ai类产品的先发优势，绝不仅体现在“模型表现好，角色品类多，用户规模大”这样的数据指标上，更体现在对用户的行为洞察以及TPF（工程+模型）的实操和踩坑上。

如果到了今天，你还在问“到底男性用户还是女性用户更喜欢擦边、IP角色是不是会更受欢迎、设定更严格，幻觉更少的角色是否更受用户喜欢、长留和付费渗透到什么水平算是完成了初步验证”这样的问题，你的动作大概率已经慢了。

这个时候你可能会高呼：没事，我模型强！
首先，如果你在国内，目前的百模大战里还没有出现肉眼可见的贴合c.ai场景且断档领先的模型。其次，c.ai的实践已经证明，至少在当下，你仍然需要通过“工程能+大模型”的方式，才有可能走通PMF的最后一公里，也就是“前端更前端，后端更后端”，否则你做出来的可能就是model as a product。

举一个最近在和我们开发团队实操case：角色回复的内容除了基于system prompts、上下文窗口以及sft以外，你也可以抽象出用户在聊天过程中表现出的特征向量（例如关系，情绪，事件、称谓），作为internal prompts挂在当前用户和角色对话的窗口下，给出更贴合的回复。

聊更好，绝不仅是模型的事情。
先发，也绝没有你想的那么单薄。