在SaaS领域干久了，很难不患上“留存率”强迫症，现在又从SaaS转向LLM了。
2023–2025年，是LLM狂飙突进的三年。行业焦点长期集中在“参数规模”“上下文长度”“多模态能力”等技术指标上。
然而，当GPT-4、Claude3.5、Qwen3、Llama4等模型相继落地，商业化进入深水区时，一个被长期忽视、但必须回答的的问题正浮出水面：用户到底留得住吗？
换句话说——LLM的“留存率”问题，是该认真考虑的时候了。
01 高调发布≠持续使用
OpenAI的GPT系列月活跃用户超亿级，但SimilarWeb与UserTesting联合调研显示，其ChatGPTWeb端首月留存率仅约68%；GoogleGemini在Workspace中被动曝光量巨大，但普通用户的D30主动复用率不足55%；而Meta的Llama系列虽开源免费，却在HuggingFace上面临近四成开发者“尝鲜即弃”的窘境......
这些数据揭示一个残酷现实：技术领先与忠诚的用户，根本就是两码事。许多用户在初次体验后迅速流失，尤其在非刚需、非集成场景下，LLM很容易沦为“一次性体验”。
而在这样一个算力成本惊人的行业里，LLM们的商业模式正面临巨大挑战。
02 主流LLM月留存率全景图
为清晰对比，我们整合多方信源（包括OpenRouter实证分析、企业财报、第三方调研及开发者社区数据），整理出以下2025年主流LLM首月留存率估算表：
注：数据基于2025年Q2–Q4行业报告综合推算，非官方披露。月留存率定义为“首次使用后30天内至少有一次再次交互的用户比例”。
“留存”的反面是“流失”。
如果说50%的留存率看起来还可以接受的话，那么要说D30的流失率是10%，就很吓人了——这意味着你所获得的现有用户，一年内就几乎全部流光。
03 谁能留下？谁在离开？
从上表可见，各LLM的留存率并非均匀分布。深入分析可发现三大关键分野：
1. 场景决定生死
编程辅助（如DeepSeek、Claude）：开发者将其嵌入IDE，形成工作流闭环，月留存高达65%+；
企业知识库/客服系统（如Qwen3）：因替换成本高、ROI明确，企业客户月留存超80%；
娱乐聊天/角色扮演等消费类（如Sora2）：初期互动热烈，但D30留存普遍低于25%，用户极易审美疲劳。
2. 用户身份差异巨大
企业用户由于集成、API调用、嵌入工作流、业务场景、迁移成本高等有力留存因素，粘性普遍很高。
专业用户（律师、程序员、分析师）对模型准确性、稳定性要求高，一旦适配成功，粘性也较强；
普通消费者则更关注“有趣”“免费”“快”，对错误容忍度低，迁移成本几乎为零。
3. C/B端的市场逻辑不同
在中国，B端大模型（如阿里云Qwen3）依托政企数字化浪潮，年客户留存率超85%；
而C端应用因产品成熟度不足、生态薄弱，整体LLM月留存仅14%左右（《2025中国AI应用白皮书》）。
04 为什么留存率如此重要？
在资本退潮、盈利压力加大的2025年，留存率已成为LLM商业化的试金石。
在订阅模式下，高留存=可预测收入；而低流失=降低获客成本（CAC）5–7倍。而只有被持续使用的模型，才意味着真正解决了用户问题，实现真实的价值验证。
正如a16z所指出的：“未来不属于最强的模型，而属于最被需要的模型。”
05 如何提升LLM留存？
基于当前最佳实践，可从三个维度发力：
1. 聚焦垂直刚需
法律合同审查、医疗问诊摘要、跨境电商文案生成……在细分领域做到“不可替代”，比通用能力更重要。
2. 深度嵌入业务流
将LLM集成到高频使用的业务流程中，让用户“无感使用”，让流失概率降到最低。
3. 建立客户成功机制
客户成功，已经证明是SaaS行业抵御客户流失最有效的手段，没有之一。这个逻辑同样适用于LLM和AI，因为用户越投入，离开成本越高。
写在最后：从“惊艳一刻”到“日日相伴”
无论是在B端还是C端，LLM的竞赛，都在从“惊艳演示”转向“日常陪伴”。只要用户业务还在做，LLM就成为离不开。
当技术奇观褪去，LLM真正的护城河不是千亿参数，而是千万用户每天必须打开的理由。
留存率，这个曾被忽视的指标，如今正成为衡量LLM是否真正“有用”的终极标尺。
是时候把“用户会不会再来”这个问题，放在和“模型能不能有效推理”同等重要的位置了。
因为，只要留不住用户，说啥都没用。