🎯 The Future Isn't Model Agnostic
核心论点
模型无关性是一个陷阱！ 花费时间确保 LLM 可以轻松替换是一个misguided（误导）的努力。
为什么模型无关是浪费？
- 现实： 主流供应商正在趋同于相同的基线，一家公司保持决定性领先的日子屈指可数
- 换模型不是换端点： 换模型意味着重写提示、重新运行评估、用户会感觉到"不同"
- 差异化在产品层： 在模型同质化的世界中，差异化完全转移到产品层
案例：Claude Code vs Qwen 3 Coder
Qwen 3 Coder 在基准测试中超越 Claude，但 Claude Code 用户的反应是什么？
集体漠不关心 (collective meh)。
这与 2024 年完全不同，当时每个人都会放下一切去在 Cursor 中运行热门新模型。
关键洞察
"The product is in the rituals. The trust. The predictability. It's precisely because Claude Code's model behavior, UI, and user expectations are so tightly coupled that its users don't really care that a better model might exist."
- 模型不是产品： 产品在仪式中，在信任中，在可预测性中
- 用户不想要灵活性： 用户想要可靠性
- 可靠性来自深度专业化： 不是广泛的兼容性
给创业者的建议
Red Flag: 任何在pitch deck中把"model-agnostic"作为功能的初创公司应该成为投资者的红旗。
- 停止在 one-liner 中写"works with any LLM"
- 这意味着"我们不知道我们在构建什么"
- 选择模型就像选择治疗师：为了长期
- 深入调整，理解其quirks，让它们为你工作
Bonus: All-in On One Model = All-out On Eval
如果认同这一点，我们必须开始把模型评估视为架构，而不是事后考虑。
有趣发现： 游戏是非常好的评估工具！
可以在 Fly.io 上一键部署自己的 AI Town，用不同的模型作为像素人测试。
金句
"Pick your model like you pick your therapist; for the long haul. Find the right model, tune deeply, get close enough to understand its quirks and make them work for you. Stop architecting for the mythical future where you'll seamlessly swap models. That future doesn't exist, and chasing it is costing you the present."