模型弃用和停用是模型生命周期的常规部分。虽然我们希望在继续推进安全性和能力前沿的同时保持过去的模型公开可用，但维护开销和容量限制目前不允许这样做。尽管如此，我们认识到失去对模型的访问权限会给许多用户带来成本，特别是那些在个人层面上开始重视特定模型的独特特性或能力的用户。我们的目标是为这些用户提供资源、工具和指导，以最大限度地降低这些成本，并使模型之间的过渡尽可能平稳和无缝。
策略和建议
以下是一套适应模型过渡的策略和建议。并非所有这些都适用于每种情况，但在大多数情况下，我们预期这些策略的某种组合可以帮助平稳模型之间的过渡。我们鼓励您尝试这些和其他策略，找到最适合您的方法。
当宣布模型弃用时，我们建议尽快尝试较新的模型。您可以测试不同的模型，并使用对您最重要的提示和对话类型进行并排比较，以在停用前确定最佳替代模型。
启用内存并允许Claude搜索过去的聊天可以帮助新模型学习并立即适应您的偏好和沟通风格。
定义自定义样式来捕捉您偏好的沟通风格可以帮助改进模型之间的一致性。
项目提供了另一种个性化手段，可以包括Claude的自定义指令以及自定义上下文，这同样可以帮助新模型理解和适应您的需求和偏好。
使用这些个性化策略可以被认为是向新模型提供反馈。如果您发现新模型的话语量比您希望的多或少，或者语气不同，您可以在对话中、项目中或整个账户中使用上述策略来塑造模型的行为。如果您不确定如何描述您要寻找的特性，可以要求Claude审查您最欣赏的一些对话，并根据这些对话为自己制定指令。
除了寻找保留过去模型特性和风格的策略外，我们还鼓励您探索较新模型带来的变化。它们通常在复杂主题上提供改进的性能、改进的头脑风暴和协作、更好的指令遵循以及其他您可能会发现有价值的改进，即使它们伴随着变化。
除了这些实用策略外，我们建议在与模型相关时保持对模型生命周期的总体认识；历史上Anthropic在初始发布后大约一年内弃用了大多数模型。
这些策略并不完美，在保留或复制与特定模型交互的独特体验方面只能做到这么多，我们认识到这对许多用户来说本质上是重要的。我们正在采取其他早期步骤来确保停用后的模型保留，并且有朝一日的目标是以某种形式再次公开提供过去的模型。