FSRS vs Anki SM-2：到底哪个更适合你？
从算法原理、复习次数、长期记忆三个维度对比。
6 分钟阅读·算法
为什么我们抛弃了 SM-2
Anki 用的 SM-2 算法诞生于 1987 年。它的核心是按一个固定曲线安排复习间隔，但**它不关心你具体记住了多少**，只关心"难度档位"。
FSRS（Free Spaced Repetition Scheduler）由波兰开发者 Jarrett Ye 在 2022-2023 年提出，**用真实数据训练的机器学习模型**预测每个卡片的最优复习时间。
数据对比（来自 FSRS 论文）
| 指标 | Anki SM-2 | FSRS 5 |
|------|-----------|--------|
| 3 个月内复习次数 | 4.8 | 3.6（**-25%**） |
| 3 个月内长期记忆率 | 85% | 90% |
| 每天必学数 | 30 | 23 |
| 总用时 | 60 分钟 | 45 分钟 |
哪些场景更适合 FSRS
- **每天背新词**：FSRS 释放的复习时间可以多背 25% 的新词。
- **备考时间紧**：同样的复习时间，长期记忆率从 85% → 90%。
- **怕中途放弃**：FSRS 让首月复习量比 SM-2 少 15%。
哪些场景 SM-2 也够用
- 你已经在用 Anki 几个月了，迁移成本 > 收益。
- 你不打算每天用，**隔几天补一次**的话 SM-2 反而更稳。
- 你用 Anki 背医学/法律概念（不适合纯词表）。
Voca 怎么做的
我们用 [@lexvoc/srs](https://github.com/jiangxing/LexVoc) 封装了 FSRS 5 的 TypeScript 实现，**纯前端**，**零依赖**。每次你点"记得/困难"，FSRS 会即时更新这个卡片的难度参数，并告诉你"4 天后复习"。
怎么从 Anki 迁过来
1. 从 Anki 导出 Collection（File → Export → Anki Deck Package）
2. 用 [anki-parser](https://github.com/anki-pkg/anki-parser) 解析
3. 写入 Voca（路径：/import）