SmartRecall vs Quizlet：SM-2 間隔重複 vs Leitner 盒子（2026）

這是我希望自己 2024 年能讀到的那篇橫評。當時我是醫學生，在準備 USMLE Step 1，糾結本科時代用過的 Quizlet 是不是這場考試該用的工具（結論是不是，但原因和大多數人想的不一樣）。

我做的是 SmartRecall，立場擺在桌面上。我儘量公平。Quizlet 大約有 6000 萬月活使用者，我們沒有。要一個數字錨定規模，就是這個。SmartRecall 不是來搶 K-12 詞彙測驗市場的，就算想搶也搶不動。

我們真正在爭的，是過去五年裡悄悄從 Quizlet 遷到 Anki 的那批人——他們離開是因為 Quizlet 的演算法不足以應付那種"半年後還得記得幾千個事實"的考試。這個遷徙是真實的，過程也很痛苦（Anki 自己有一道更高的"卡片製作牆"，那是另一個故事，見我的創始人隨筆），而這場遷徙背後的演算法差異，才是這篇文章真正想講的東西。

關於 Quizlet 演算法，沒人告訴你的事

Quizlet 的 "Learn" 模式有時被說成是間隔重複。但在 Anki、SuperMemo、SmartRecall 用這個詞的意義上——它不是。

Quizlet 的 Learn 模式是一個自適應的 Leitner 風格盒子系統，外加題型輪換。答錯的卡片更早回來；答對的卡片"晉級"；系統在多種題型之間切換（選擇題、填空、判斷、配對），讓回憶的難度產生變化。作為一個學習會話的設計，它做得很稱職，對於一週後的詞彙測驗也確實夠用。

它不做的事——這是這篇橫評最關鍵的技術事實——是為每張卡計算一個獨立的記憶保持機率，並在這個機率衰減到目標閾值的那一刻安排下一次複習。那是 SM-2 在做的事。這就是"學習工具"和"記憶工具"的分界線。

SmartRecall 用的是 SM-2：每張卡都帶著自己的難度係數（ease factor）、間隔（interval）、失誤次數（lapses）。每次複習後，演算法更新這三個數，並預測下一次最優複習時間——新卡通常隔幾天，熟卡隔幾周，已經穩了的卡隔幾個月。這一脈演算法和 Anki、SuperMemo 同源，三十年的認知科學證據都在支援它在長週期記憶上的表現。

為什麼這件事重要？因為在一週這種短週期的詞彙突擊裡，兩種思路的結果其實差不多。但在 USMLE 這種"八週內要記 8000 個事實，並且考試當天還得在腦子裡"的場景下，固定階梯的 Leitner 和機率化的 SM-2 之間的差距不細微。Cepeda 等人（2008）的元分析顯示，分散練習相對集中練習能帶來約 200% 的記憶保持提升。這裡"分散得當"才是 SM-2 在每張卡上最佳化的目標。Leitner 只是用固定盒子近似它。

橫評表

Quizlet 真正贏的地方

共享卡組庫才是它真正的護城河。Quizlet 上有數百萬社群卡組——每一個 AP 生物單元、每一份常用語詞彙表、每一本教材的每一章都有人做過。如果你是高中生在準備明天的西班牙語過去未完成時小測，正確答案几乎一定是去 Quizlet 搜一份現成卡組、點 Learn 模式、搞定。用 SmartRecall 是殺雞用牛刀，你會為自己根本不需要的 AI 生成付費。

Quizlet 的 K-12 短時學習互動體驗也是真正一流的。Match 和 Gravity 這些遊戲模式針對短注意力做得很好，讓一代學生願意做他們本來不會做的重複練習。教師整合、班級帳號、它和學校現有流程的契合方式——這些不是我們要去重建的東西，也不該重建。

按年付費這件事，對輕度使用也是 Quizlet 贏。$35.99 一年大約每月 $3，比我們 Student 檔便宜，對於"每週用兩次卡片做一般複習"這種場景，這筆賬是對的。

SmartRecall 真正贏的地方

對於幾周到幾個月的備考週期，SM-2 在記憶保持上是可量化地優於 Leitner 盒子的。這不是營銷話術，這是 Anki 當年能在醫學院學習中取代 Quizlet 的根本原因。如果你打算往一份卡組裡投入 200+ 小時的複習時間，那個排程演算法的好壞就重要——一個機率化的逐卡模型在 6 個月週期上一定勝過固定階梯。

PDF 轉卡片解決了"卡片製作牆"。Quizlet 預設你已經有一份術語-定義清單，或者別人已經做好分享了。但對專業類備考——藥理、病理、法律、冷門職業證書——共享卡組要麼不存在，要麼不可信，而手敲 8000 張卡的隱性勞動會在你開始第一次複習之前就把大多數考生搞崩。上傳一章，幾分鐘拿到卡片，今天就開始複習。這才是工作流的真正變化。

多形態卡片生成的價值比聽起來要大。填空測的是上下文中的回憶。基礎問答測的是裸提取。帶干擾項的選擇題測的是辨析（這正是大多數職業考試在測的東西）。案例分析測的是應用。Quizlet 的 Learn 模式是在同一對扁平的術語-定義之間輪換題型；SmartRecall 是從同一份原文裡生成結構上不同的卡片，這更接近一個好老師佈置題目的方式。

老實的使用場景對照

你週四有一場西班牙語詞彙測驗。用 Quizlet。搜個卡組、開啟 Learn 模式，結束。

你 8 周後考 USMLE Step 1，要把大約 8000 個事實塞進腦子。用 SmartRecall，或者你有時間有耐心就用 Anki 自己手敲卡片。Quizlet 不是幹這個活的工具，硬用會在考試日丟分。

你打算花一年系統學一門外語到會話水平。兩個工具都行。Quizlet 的社交功能和共享卡組可能讓它略勝一籌。但如果你想要演算法在 12 個月週期內真正最佳化每次複習的時機，SmartRecall（或 Anki）每分鐘帶來的回憶量會更高。

你是老師佈置詞彙作業。Quizlet，毫無懸念。它的班級基礎設施就是為你做的。

你在備 Bar、CFA、法考、考研，或任何"週期是幾個月、量是幾千個事實"的職業考試。SmartRecall 就是為這種場景做的。這個產品存在的全部理由，就是因為我自己想用 Anki 幹這件事，撞上了卡片製作牆，於是把整個工作流圍繞"AI 生成 + SM-2 排程"重做了一遍。

為什麼固定 Leitner 間隔在長週期上表現不好

技術上的簡短題外話，因為讀到這裡的人大概想看。

Leitner 盒子是 1972 年 Sebastian Leitner 提出的：卡片放在編號盒子裡；答對升一級，間隔變長；答錯回到 1 號盒子。盒子之間的間隔在設計時就固定了，常見排布是 1 天、3 天、7 天、14 天、30 天。

SM-2 是 Wozniak 在 1987 年發表的，把固定盒子扔掉了。每張卡有自己的難度係數（大約在 1.3 到 2.5 之間的乘數）和自己的間隔，每次複習後都根據你回憶得多順利來更新。一張你覺得簡單的卡可能從 1 天到 6 天到 15 天到 38 天，乘數緩慢上升。一張你反覆答錯的卡，難度係數被砍、間隔重置，被反覆強化直到穩定。

SM-2 在長週期上勝過 Leitner 的實證依據是：記憶保持機率不是階躍函式。它平滑衰減，而最優複習時機對每張卡、每個學習者都不一樣。固定的 Leitner 階梯要麼複習得過早（在你本來就記得的卡上浪費時間），要麼過晚（你已經忘了，下一次接觸在功能上是一次新的學習而不是複習）。在一週週期裡這種錯配損失很小。在六個月週期裡它會複利。

Cepeda 等人 2008 年的元分析是最乾淨的引用：分散練習對集中練習的記憶保持優勢隨"呈現-測試"間隔擴大而增大。SM-2 工程上就是為了讓每次複習落在能最大化這個優勢的間隔裡，逐卡進行。Leitner 是近似它。

我們目前不做的事

直說一些缺口，免得你被打個措手不及。

我們沒有共享卡組市場。我考慮過。決定不做是有意的：共享卡組會把這個產品要解決的問題倒過來重新引入——你最後淹沒在自己沒選過的卡里，原文也不是你自己讀的。SmartRecall 是從你的原文為你做卡組。這就是核心。

我們沒有 Quizlet 那些遊戲模式（Match、Gravity、Live）。它們做得很好，我們的使用者沒有要，加上去會稀釋"長週期記憶保持"的產品聚焦。

我們暫時還沒有 Android。iOS 優先，Android 開發中。中間這段時間網頁版任何瀏覽器都能用。

我們目前不匯出到 Anki。一些重度使用者問過。在清單上。如果你是 Anki 使用者，希望 SmartRecall 只做 AI 生成那一步，然後把卡組交回你已有的 Anki 流程，給我發郵件——我想知道這樣的人有多少，再決定優先順序。

CTA

如果你正在備一場高強度考試，被卡片製作牆卡住了，去 SmartRecall 註冊一個帳號——20 個免費 credits 夠你拿一整章原文測一下，看看 AI 生成的卡片是不是你"如果有時間會自己寫出來"的那些卡片。如果是，剩下的賬很好算。如果不是，沒損失，Quizlet（或 Anki）依然在那裡。

如果你只是為下週的小測背單詞，就用 Quizlet。我說真的。別為一個免費 Quizlet 卡組就能做的事付錢給我們。

— Alex

@alexrchen on GitHub · @alexrchen on Product Hunt · [email protected]