标签：大语言模型选择, 模型比较, 模型能力, 模型行为差异, 思考型模型, 控制型模型, Cursor模型指南, 交互风格, AI辅助开发, LLM模型推荐
今天 eric zakariasson早上的博文给了我们答案和指导。
在 Cursor 中，选择正确的模型意味着你能更快完成任务、减少资源浪费，并获得更优结果。Cursor 支持所有主流顶级模型，点击这里查看模型清单。
虽然大多数模型都能完成相似任务，但它们的行为风格截然不同，这种差异很重要。
模型的差异
每个模型的训练方式不同，响应风格也不同。有些模型“深思熟虑再动笔”，而有些则“快写为先”。有的模型很主动，迅速给出答案；有的则会先确保理解你的意图再行动。
下面是几个重要维度：
- 果断性（Assertiveness）：如
gemini-2.5-pro、claude-3.7-sonnet，这些模型决策迅速、主动性强。 - 好奇心（Curiosity）：如
o3、claude-3.5-sonnet，这些模型会提出问题、认真理解上下文再行动。 - 上下文窗口大小：一些模型能一次性处理更大的代码量，非常适合大型项目中的全局分析。
为什么选择模型如此重要
每个模型都有自己擅长的方向。有些适合快速实现，有些更适合方案规划或问题探索。选择合适模型能帮助你：
- 获得更快的输出
- 获得更高质量的建议
就像与不同风格的开发者合作一样，每个模型也有自己的“阅读习惯、思考路径和行为偏好”。熟悉这些模型，就能直觉判断哪一个适合当前任务。
模型行为分类
可以通过“模型的主动性”来理解它们的行为差异。
1. 思考型模型（Thinking Models）
这类模型会主动推断你的意图、预先规划，并自主做出决策。
- 适合你希望模型“自己跑起来”的场景
- 不需要太多提示，模型自己会给出想法
- 有时会超出你预期地大幅修改
代表模型：
claude-3.7-sonnetgemini-2.5-proo3（擅长复杂推理）
适用于：探索创意、大范围重构、需要模型自己出方案的场景。
2. 非思考型模型（Non-thinking Models）
这类模型不会擅自猜测意图，执行完全依赖你的明确指令。
- 适合需要你精确控制输出的场景
- 提示要更明确，但行为更可预测
- 更容易做微调和修正
代表模型：
claude-3.5-sonnetgpt-4.1
适用于：严格修改、精准控制、标准化流程类任务。
3. 按风格选择
很多用户根据“互动风格”而不是“任务类型”来挑选模型。有些人偏爱主动型模型，有些人更喜欢听话型。
以下几款模型可作为稳定的日常主力（Daily Driver）使用：
claude-3.5-sonnetclaude-3.7-sonnetgemini-2.5-progpt-4.1
选择取决于你希望控制多少输出。
如何选择模型
Cursor 提供一组精心挑选的高性能模型，你可以根据以下因素做出选择：
1. 你的提示风格
| 如果你更喜欢… | 推荐风格模型 |
|---|---|
| 自己控制节奏，明确给出每一步指令 | gpt-4.1、claude-3.5-sonnet |
| 让模型自主行动，主动帮你规划 | gemini-2.5-pro、claude-3.7-sonnet、o3 |
2. 任务类型推荐
| 任务类型 | 推荐模型 |
|---|---|
| 小规模改动、小功能开发 | claude-3.5-sonnet, gpt-4.1 |
| 大型重构、系统优化 | claude-3.7-sonnet, gemini-2.5-pro |
| 搜索代码或理解复杂依赖 | claude-3.7-sonnet, o3 |
| 需求规划、方案生成、思维导图 | gemini-2.5-pro, o3 |
| 调试复杂错误或深层逻辑推理 | o3（推理最强，但略慢） |
📌 o3 专为高复杂度问题设计，适合偶尔使用，不建议作为默认模型。
自动选择（Auto-select）
Auto 模式会从高性能模型池中自动选出稳定可靠的模型（不包含 o3）。它不会根据任务类型动态切换，但能提供平衡、稳定的默认体验，适合不知道选谁时使用。
自定义模式（Custom Modes）
你可以将成功的组合保存为“自定义模式”：
- 预选模型
- 设置自定义提示词或指令
- 快速复用已验证的工作流配置
这样可以减少重复劳动，提高效率。
总结
- 选择最适合你的模型，不要迷信“唯一最佳”
- 有的模型更主动，适合探索、规划、出方案
- 有的模型更听话，适合精准控制和规范任务
claude-3.5-sonnet、claude-3.7-sonnet、gemini-2.5-pro、gpt-4.1都适合作为主力模型o3是最强大脑，适合最难搞的场景- 不确定就用 Auto-select
- 用 自定义模式 固定你喜欢的搭配，提高效率！
