Character.AI 爆改开源模型：新模型 PipSqueak 让用户时长涨了 22%

做对话 AI 最怕的不是模型不够聪明，而是聊着聊着突然没劲了。

Character.AI 整个冬春两季都在憋一个大招。他们最近宣布，团队做了一套技术栈，专门把市面上的开源底座模型爆改成高情商、高黏性的角色扮演模型。从 7 月开始，这批新模型陆续推给社区，结果数据跑得相当夸张。

给开源模型恶补「高情商」

大多数开源模型出厂时都在拼常识推理和写代码，根本不会陪人聊天。Character.AI 的做法是给这些开源模型补课，专攻连贯性、新鲜感以及所谓的情商。

他们把自家的核心优势当成了筛选器。因为平台拥有极其庞大且活跃的真实用户，团队可以在几分钟内用专有 EQ 基准给开源模型打分，完全不需要耗费几天时间去做漫长的 A/B 测试。

筛出好底子后，他们再叠上监督微调 SFT、直接偏好优化 DPO、强化学习 RL 以及量化感知训练 QAT，配合集成推理和提示词优化。这一套连招下来，模型不仅回答更贴合人设，长文输出和故事情节也能稳稳接住。

叫 PipSqueak 的新模型有多顶

前几周他们在小范围内做了一轮对照测试，拿到的成绩单连内部都直呼少见。

测试数据显示，换上新模型后，用户在平台上的停留时间直接暴涨了 22%，聊天会话数增加了 13%。更关键的是轻度用户的留存率拉高了 14%，这意味着偶尔来玩一下的新人开始频繁回头了。

此外，用户主动给好评的消息数量增加了 60%，被打上有趣、有意思和有帮助标签的回复明显变多。

现在，其中一个代号为 PipSqueak 的模型已经全量推送给数百万用户。从 Reddit 上的反馈来看，很多用户都在夸角色性格还原极准、回复篇幅长且细节丰富，在保持剧情节奏和构建复杂世界观上提升很大。

官方还透露，这只是第一步。以后他们会针对不同娱乐场景做专项模型，比如专门处理多角色互动的模型、用来录制播客的角色模型，或者一起写剧本的专属助手。

为什么重要

对用户来说，角色扮演类 AI 最劝退的问题就是聊几句就出戏、回复越来越敷衍。PipSqueak 这类模型的普及，直接改善了长剧情扮演和世界观设定的体验，普通玩家不需要费劲写长篇系统设定，就能获得沉浸感更好的互动，喜欢写小说或搞同人创作的人现在很值得上线去试试。

对行业而言，这一步走得相当精明。做娱乐向应用没必要从头卷巨额的底座预训练，开源社区每天都在产出性能强大的基础模型。Character.AI 聪明的地方在于，把自己的海量用户反馈当成了最核心的壁垒。基础能力交给开源社区，自己专心做后训练、对齐和数据飞轮，用极低的迭代成本实现了体验跃升。

不过在我们看来，这种模式并非完全高枕无忧。把体验押注在开源底座的微调上，意味着上游开源模型的风格变动和授权变动可能会带来干扰。而且高黏性模型虽然拉长了使用时间，也意味着推理成本的水涨船高。未来针对多角色、播客等场景细分更多模型时，调度复杂度和服务器开销恐怕会是他们必须面对的新考验。