豆包AI大模型用户留存率较低的原因可归纳为以下核心因素：

一、功能深度与垂直领域不足

1. 功能单一性

豆包、KIMI等大模型主要依赖单一入口（如抖音）提供基础功能（如视频特效、音色克隆），缺乏垂直领域的深度应用。用户接触后若未形成深度使用习惯，易流失。

2. 用户粘性薄弱

由于功能定位较宽泛，用户难以形成持续使用的动力，主要依赖广告或基础功能吸引留存，导致活跃度与留存率均低于专注垂直领域的竞品。

二、用户获取与生态建设问题

1. 获客成本高

豆包通过抖音流量入口实现用户快速积累，但这种模式依赖持续的高频曝光和广告投入，获客成本较高。

2. 用户生态未成熟

相比文心一言等通过专业领域用户群体建立生态的产品，豆包尚未形成稳定的用户社区，难以提供持续的价值反馈循环。

三、技术限制与市场竞争环境

1. 技术迭代滞后

部分分析认为，豆包在自然语言处理等核心技术的优化上可能滞后于竞争对手，影响用户体验。

2. 竞争压力大

文心一言、KIMI等竞品在专业领域（如科研、教育）已积累一定用户基础，豆包需在更广泛的场景中突破渗透率瓶颈。

四、商业模式与盈利压力

1. 烧钱策略的局限性

豆包通过大量广告投入实现流量增长，但短期内难以转化为可持续的盈利模式，可能影响长期用户留存。

2. 商业化路径未明确

目前AI应用普遍面临“流量即收入”的困境，豆包需在功能完善与商业化之间找到平衡。

总结

豆包用户留存率较低是功能深度不足、依赖流量入口、用户生态未成熟等多重因素共同作用的结果。未来需通过提升功能垂直化、优化用户体验、探索多元化商业化路径来改善这一现状。