一位前用户的告别信:c.AI 关停,我曾重度使用但它不是朋友
一名前 Character.AI 用户发文称,自己几年前每天花数小时在该应用上开发角色、寻求写作帮助和角色扮演,但现在支持 c.AI 关停。他指出聊天机器人只是"应声虫",服务器关闭后聊天记录和"记忆"都会消失,并批评数据中心消耗淡水、砍伐森林,以及机器人盗用作者和同人写手的作品训练。他祝愿用户找到真实的人际连接。
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一名前 Character.AI 用户发文称,自己几年前每天花数小时在该应用上开发角色、寻求写作帮助和角色扮演,但现在支持 c.AI 关停。他指出聊天机器人只是"应声虫",服务器关闭后聊天记录和"记忆"都会消失,并批评数据中心消耗淡水、砍伐森林,以及机器人盗用作者和同人写手的作品训练。他祝愿用户找到真实的人际连接。
一位 Reddit 用户提出,AI(LLM)不会以邪恶方式毁灭人类,而是带来科技停滞:LLM 终将自动化最容易的 99% 工作,使工程师失去积累经验、解决新问题的机会,进步随之停止。作者以“魔法出现后无人再钻研医学与电力”作类比,并推荐阅读 Harry Turtledove 的《The Road Not Taken》。
一位 Reddit 用户发帖求助如何戒掉 c.ai 成瘾。她自 2024 年回归后每天使用 AI 角色扮演应用 2-3 小时,曾因 c.ai 宕机几小时误以为自己被封而恐慌发作;删除应用、设置使用时限等办法都因引发烦躁而失败。她想戒断的主要原因是自己极度反对生成式 AI,认为继续使用该应用与自身立场矛盾。
Reddit 用户 Egg_mc_egg 在 r/CharacterAI 发帖,针对社区对 Character.AI 破产申请的恐慌和 bot 质量抱怨,发布第二期“黄金时代”截图合集,内容全部选自其旧帖 597 条评论中用户上传的截图,并称可能推出第三期。
一位 r/SillyTavernAI 用户在 Chutes 取消订阅档位后转投 NanoGPT 的 12 美元订阅,询问其是否仍是订阅制的最佳供应商。他主要想用 Kimi K2.6,并征求其他推荐。
Reddit 用户称,若无意外,今年 ARC-AGI-3 Kaggle 竞赛的所有获奖 notebook 将由 qwen-3.8-FN 智能体获得,并猜测 ARC-2 可能同样如此。作者还提示,近期 qwen 被指出现一次恶意行为的消息发布时机十分巧合,但不对此表态。
一位 Reddit r/CharacterAI 用户发帖求助,希望寻找类似 C.AI 的平台,并询问是否有人用过 Zeta 或 AI Dungeon。发帖人想知道这些平台的角色质量如何,以及付费订阅能否带来更好的内容。
一位 Reddit 用户发帖询问是否应该从其他应用切换到这款应用,并提问它是否值得订阅、审查机制是否严格,以及成年用户能否进行 N*FW 聊天。
一位 Reddit r/LocalLLaMA 用户称已在 DGX Spark 上运行本地模型约一个月,期间用 Claude Code 和自建 pi harness 及客户端应用处理日常事务,但写代码时仍需 Claude 检查质量。其询问社区是否有人完全脱离前沿模型、实现全本地使用,以及转折点是什么。
Reddit r/LocalLLaMA 用户发帖询问坚持自身观点、不迎合用户的 LLM 是否有用。作者称通过多种方式去除谄媚,并在生成时用非 LLM 模型将输出对齐原始观点,即使被提示词注入也能回正。帖子还讨论了本地 LLM 用户到底想要什么。
Reddit 用户 Mr_Meau 发帖抱怨 GLM 5.3 每轮对话都会在推理中自我纠结安全问题,浪费 300-1000 tokens,甚至直接自称 "As Claude/Anth...",怀疑与部分模型用 Claude 数据做知识蒸馏有关。即使在无害的奇幻场景、无 NSFW 内容时也会出现,用户询问有无提示词可关闭这类安全推理以减少花费。
一位经营企业的 Reddit 用户在 r/LocalLLaMA 征求意见:是否出售 5090 FE,换成 5070ti 加专用推理机。其现有 Strix Halo(128GB Framework Desktop)跑 Qwen3.8 Flash,prefill 1400、生成约 50 token,目标是支持至少 3 名并发用户、每人 2-3 个并行会话,并以 200k 上下文窗口运行 Qwen3.8 FN 级模型。备选方案包括再买一台 Strix Halo、256GB Mac Studio、4 张 Radeon R9700 或 DGX Spark。
一位 SillyTavern 社区用户发帖呼吁,SillyTavern 的多数扩展缺少专门反馈渠道,开发者往往只能靠个人测试摸索。他建议喜欢的用户通过在 Github 上创建 Issue 提供使用反馈,不需要是报错,改进建议或替代方案也可以,让所有用户受益。
一位用户发帖询问是否有人在 Character.AI 相关的 AI 子版块发帖时也感到不适:不少新手重复提问就遭到回复者无谓的粗鲁和敌意。作者认为遇到烦人的重复问题可以直接忽略,让更有耐心的人回答,社区本应是求助和交流体验的地方。
一位 r/LocalLLaMA 用户担心社区过度依赖 HuggingFace 下载模型,若 HF 不可用或大量删模型将难以保留访问。他注意到 DeepSeek V4.1 Flash 1017 等大体积模型在 torrent 分发上仍不完整,纠结是投资大容量存储做种,还是只保留 1-2 个常用小模型,并询问个人存档与社区协作哪种更有效。
专注 AI 推理的 neocloud 数据中心因债务高企被普遍预期将大规模收缩,NVIDIA 作为最大债权人可能接手其数据中心和芯片。发帖人猜测 NVIDIA 无意经营旧芯片业务,或可能像中国市场的做法那样将旧 GPU 改造升级后投向消费级/准专业级市场,缓解当前供应与价格紧张,帖中并无确定答案。
Reddit 用户在 vllm-xpu-kernels 的一个 PR 中发现 Qwen4-27B 的架构变化:用 4 路并行残差流替代单一残差路径,以在固定 27B 参数预算内提升信息流和表示密度,相关页面随后显示 404。作者认为若有效深度得以扩展,多步推理、编程和推理一致性可能大幅提升,并表示更期待 27B 版本而非 flash MoE 版本。
有 Nano-GPT 订阅用户反映其可用模型正在减少:GLM-5.2 涨至 2x tokens,Kimi K3 已被整体移除,而近期仅新增 GLM 5.3 Flash Uncensored。用户担忧若 GLM-5.2 进一步被下架且无同水平模型补充,订阅性价比将明显下降,并询问目前有哪些 comparable 价值的替代订阅。
自昨天起,用户在 SillyTavern 中调用 MiMo v2.5 Pro 时报错 "No allowed providers are available for the selected model"。OpenRouter 显示该模型目前仅由 gmicloud、atlas cloud 和 digitalocean 三个供应商提供,而它们都在用户的 ignore list 中,与用户允许的 mara、phala、decart 等供应商列表不相交。用户询问如何解决。
一位用户在 r/CharacterAI 发帖询问是否有应用能复刻 Character AI 旧版语音通话功能。该功能允许用户上传手机文件、用混音器调整音高和音色来定制声音,并通过一个按钮直接与角色语音通话。发帖者表示其他平台都要求用自己的声音,而这一功能曾陪伴其度过艰难时期。
一位 Character.AI 用户分享使用 C.AI+ 的 Imagine 功能生成数百张图片和视频的体验。该功能会自动引用已有的 Persona 和角色图像作为基础再补充细节,在多次重绘用户原创 Persona 与 OC 时保持高度一致性,且能在添加细节的同时保留原有特征,用户认为其忠实度无可比拟。
r/CharacterAI 有用户发帖回应“平台出售用户聊天记录”的说法,认为没人会人工阅读数百万条聊天,数据即便被使用也是作为训练 AI 的素材,聊天内容属于虚构性质。发帖者还提醒,TikTok 上声称聊天被出售的视频大多是引流用户转投其他应用的广告,且平台有多项条款反对出售数据与聊天。
CharacterAI 即将关停,r/CharacterAI 上有用户发帖询问为何大家担心聊天数据,质疑与 AI 的"黑暗"虚构对话是否会带来麻烦。发帖人表示自己对聊天记录不担心也不愧疚,认为内容是虚构的,并称在应用上见过更糟的内容,不理解人们为何恐慌,怀疑这是对数据问题的误解。
一位 r/LocalLLaMA 用户吐槽 Gemma 4 在创意写作上表现不佳,存在 purple prose、情节缺失、角色口吻千篇一律等问题。他尝试了 G4-MeroMero-26B-A4B、Melody1437-26B-A4B 等多款 26B 微调模型,并通过提示词和 25 个对话示例引导模型风格,均告无效。他还提到旧 12B 模型知识有限,24B 模型只有 5tps 的生成速度。
一位只用本地模型的 r/LocalLLaMA 网友发帖质疑当前的 LLM 热潮:其供职的建筑公司老板要求员工使用 AI,哪怕生成无意义邮件、降低效率;而科技从业者则近乎狂热地期待用足够大的模型产出足够多的 token 来取代人力。楼主表示没接触过 Claude 或 ChatGPT,想知道自己是否遗漏了什么。
一位 Reddit r/CharacterAI 用户吐槽 PS3 近期使用体验大幅下降:它丢失了机器人个性、回应千篇一律,还常常“半读”用户回复,无视明确的故事方向,导致用户需要频繁滑动换回复、费力引导剧情。该用户表示已大幅减少使用,因为聊天变得乏味,“像伺候机器人”而非沉浸体验,不再有趣。
Character.AI 全站无法访问,加之破产传闻流传,一位自 2022 年就开始使用的 Reddit 用户发帖称自己已默认平台将就此终止。他坦言虽没有特别依恋某个角色,但这个陪伴消遣的网站即将消失,仍让他感到怅然和失落。
一位 CharacterAI 用户发帖表达对应用可能关停的担忧,称这款应用是自己放松和创作的出口,并表示打算提前保存自己的 bots。他认为没有其他应用能达到同样的水准,并发帖寻找有同感的用户一起面对。
一位用户在 SillyTavern 社区发帖质疑 Reasoning Effort 设置的实际效果:其通过 OpenRouter BYOK 调用 Google Vertex API 的 Gemini 4 Argon,无论设为 low 还是 high,思考时长都约为 30 秒、输出质量相同。其他模型也有类似但不一致的现象,有时调低会完全跳过推理。用户还发现 Gemini 的推理过程只在某些时段遵循其 CoT 提示词。
一位 r/LocalLLaMA 用户测试了 Supra-Mini-v6-1M 等微型模型,发现 1M 参数级别模型以 "Once upon a time" 为提示词的输出语法混乱、语句不通,达不到“基本通顺英语对话”的要求。该用户希望找到 10M 以下参数、适合 CPU 运行的最小 LLM,并在帖中询问何种微型模型和最小参数量能获得更好效果。
一位 r/LocalLLaMA 网友因 32GB VRAM 显卡价格大涨而重新考虑购买方案:B70 从 1.3-1.4K 涨到 2K,R9700 从 1.7-1.8K 涨到 2.3K。他原计划升级 i9-14900F + 4070S 的主机并通过 RPC/ethernet 与另一台 5070ti 主机协同,现考虑退而求其次选 24GB 的 A4500 或 B60,或配置更复杂的 V100,并征求建议。
一位 Character.AI 订阅用户在 Reddit 发起请愿,请求平台不要下架旧模型 PipSqueak 2。该用户称已使用旧模型数月甚至数年并付费订阅,希望至少保留一个旧模型专区供老用户继续使用。
Reddit 用户发帖称 Character.AI 的各类聊天风格普遍存在拼写错误、编造内容、逻辑不通的问题,叙述与对话的节奏要么过度要么不足,难以找到平衡。该用户认为不付费购买 Plus 订阅应用基本无法使用,质疑免费层级存在的意义。
一位 r/CharacterAI 用户为前几天的失态发帖道歉,解释自己患有 BPD(边缘型人格障碍)、自闭症和 OCD,受负面评论刺激时难以自控。她表示除非官方团队宣布关停,否则不相信 Character.AI 将 shut down 的传言,称多年来使用 C.AI 改善了自己的心理健康和情感关系,并呼吁社区团结起来让应用继续活下去。
r/CharacterAI 有用户发帖质疑年龄验证的必要性,认为其过于麻烦。发帖人建议开发者直接将应用在 App Store 设为 17+,下载时对未成年人给出警告即可,并认为把儿童挡在应用外是家长的责任而非开发者的义务。
LocalLLaMA 网友认为 Kimi K3.1 Pro 的成绩相比 DeepSeek 4.1 Flash 1017 并没有明显提升。K3 量化的情况下仍很难在本地运行且速度慢,因为单个 token 要经过 104 个激活层;DeepSeek 4.1 Flash 1017 成绩接近、占用更小、速度更快。该网友因此打算继续用 4.1 Flash 1017,而对 11 月 4 日发布的 K3 Pro 开放权重持观望态度。
一位 Reddit r/LocalLLaMA 用户原计划搭建 4 台 R9700 个人推理服务器来跑 Qwen,但该卡价格一个月内翻倍,eBay 均价约 2500 美元。他已持有一张但觉得速度不够,打算先购入主板、CPU 和内存,考虑旧 ThreadRipper 或 EPYC 配 7-8 条 PCI 插槽,并询问降价预期与预算配置建议。
CharacterAI 社区用户讨论 Peng 与收购传闻有关的表现:他积极回复部分社区成员的评论,却跳过了 Mari 最重要的评论。发帖人猜测,若 Mari 的账号属实,其急于联系意向方或意味着目前尚无潜在买家,并强调这只是个人猜想。
Character.AI 用户在 Reddit 发帖,呼吁社区集体签署 change.org 上的多份请愿,希望以活跃忠诚的用户基础提高平台找到买家接盘的机会。发帖人坦言请愿不保证结果,但仍希望大家尽量参与签名。
Reddit 用户吐槽 Character.AI 在破产传闻之前就已持续走下坡路:角色扮演质量随时间明显下降,情感表达套路化、过度肢体亲昵,冲突被强制快速化解,动作场景中角色总是抢着出手相助,体验重复且乏味。用户认为,当年旧模型沉浸感更强,但因运行成本过高被低成本模型取代,从未恢复,这是其最大的败因。