模型选择

根据任务场景选择最合适的 AI 模型

Cursor 支持多种 AI 模型，每种模型都有其特点和适用场景。选择合适的模型可以在效果和成本之间取得平衡。

模型推荐与选择策略

• 优先选择 Claude / Gemini 的最新模型 - 代码生成和理解能力最强
• Thinking 模型效果更好 - 带🧠符号的模型支持Thinking，但会消耗 2x Usage
• 自定义添加非 Thinking 模型 - 例如 claude-4.5-sonnet（1x Usage），用于简单任务节省配额

编程模型排行榜参考

想了解各个 AI 模型在编程任务上的实际表现？可以参考 LMArena 编程能力排行榜 ，该排行榜基于真实用户的盲测投票，客观反映了不同模型在代码生成、调试等任务中的能力差异。

从排行榜可以看到：

• Claude Opus 4.5 和 Claude Sonnet 4.5 (Thinking) 在编程任务中表现最优
• Gemini 3 Pro 和 Grok 4.1 (Thinking) 也有出色的编程能力
• Thinking 版本模型通常在复杂编程任务中表现更好

上下文使用技巧：使用 Opus 等强模型时，在一次请求中用掉更多上下文更划算。这使得 渐进式记忆披露 等技术特别有价值——让 Agent 在一次会话中按需读取尽可能多的相关上下文。

Usage 消耗对比

提示：访问 Cursor Dashboard  查看详细的 Usage 使用情况。

下一步

了解完模型选择后，接下来探索 MCP 工具如何扩展 AI 的能力边界。