[Cursor-Guide]模型选择

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选择合适的模型能帮助您提高效率、降低成本并获得更优结果。Cursor支持所有顶级模型。多数模型都能完成各类任务，但其行为模式存在差异，这些差异至关重要。

模型差异点

不同模型的训练方式和响应风格各有特点。有的会"先思考后编码"，有的则直接开始编写代码。部分模型主动性强响应迅速，另一些则需要时间理解指令后再行动。

主要考量维度包括：

• 主动性 ：如gemini-2.5-pro或claude-4-sonnet等模型决策果断，只需简单提示
• 求知欲 ：如o3或claude-4-opus等模型会花时间规划或提问以深入理解上下文
• 上下文窗口 ：部分模型能同时处理更多代码库内容，这对大规模任务非常有用

选择的重要性

每个模型各有所长，有的擅长快速实施，有的则精于规划探索。正确选择模型可以：

• 获得更快输出
• 得到更优质建议 如同与人协作，每个模型对提示词的理解各不相同。随着使用经验积累，您将逐渐掌握各模型的阅读、思考和行动模式，从而精准匹配任务需求。

模型行为模式

可通过模型的主动性程度来理解其行为特征。

思考型模型

这类模型能推断意图、提前规划，通常无需逐步指导即可自主决策。

• 适合希望模型自主推进任务的场景

• 所需提示较少，但可能带有较强主观性

• 可能做出超出预期的较大改动 典型代表：

• claude-4-sonnet

• gemini-2.5-pro

• 专为复杂推理设计的o3 适用于创意探索、大规模重构或需要模型独立工作的场景。

执行型模型

这类模型需明确指令，不会自行推测，适合需要直接控制输出的场景。

• 适合精确可控的修改

• 需要更多提示，但行为更可预测

• 更易于引导、修正和微调 典型代表：

• claude-4-sonnet

• gpt-4.1 适用于需要严格把控、行为一致性高或定义明确的任务。

风格化选择

许多用户根据交互风格而非任务类型选择模型。有人偏好主动引领的模型，有人则倾向等待指令的类型。claude-4-sonnet、gemini-2.5-pro和gpt-4.1都可作为日常主力——选择取决于您需要的控制程度。

选择方法

Cursor提供精选的高性能模型集合，您可基于以下常见因素选择：

1. 提示风格

2. 任务类型

根据任务匹配适用模型：

选择树

以上为主观建议，您应选择最适合自己的模型。

自动选择

自动模式会从上述模型池（不含o3）选取可靠模型，保持工作流畅。虽不按任务类型分配，但在不确定时是最稳妥的默认选项。

保存有效配置

当您发现特定提示词与某模型组合效果良好时，可将其保存为自定义模式，功能包括：

• 预设模型选择
• 添加自定义指令
• 复用配置于后续任务

更新记录

本节记录本指南的重大修订：

核心要点

• 应选择最适合您的模型
• 主动型模型适合探索、规划和需要创意贡献的任务
• 指令跟随型模型适合需要精确控制的可预测性任务
• claude-4-sonnet、gemini-2.5-pro和gpt-4.1都是优秀的日常选择，差异在于交互风格
• o3专为解决最复杂问题设计
• 不确定时自动模式是最安全选择
• 将有效配置保存为自定义模式可优化工作流程

系列文章索引

• [Cursor-Guide]上下文应用指南
• [Cursor-Guide]模型选择指南
• [Cursor-Guide]Web开发指南
• [Cursor-Guide]架构图
• [Cursor-Guide]大型代码库管理
• [Cursor-Guide]文档协作指南