Курсор Какая модель ИИ лучше всего подходит для вашей задачи кодирования?

Недавно был разработан инструмент для программирования с помощью искусственного интеллекта Курсор опубликовала список лучших моделей ИИ, которым отдают предпочтение разработчики, и данные показывают, что Клод 3.7 Модель Sonnet занимает первое место.

Эти официальные данные, безусловно, отражают выбор значительной части разработчиков. Но означает ли это, что разработчики должны просто сделать Claude 3.7 Sonnet вариантом по умолчанию? На самом деле ситуация может быть более сложной.

Если посмотреть на привычки использования некоторых старших разработчиков, то можно обнаружить значительные отличия в соотношении выбора моделей от официального списка. Например, в Cursor Gemini 2.5 Pro может использоваться как 801 TP3T, на Claude 3.7 Sonnet приходится 101 TP3T, а GPT-3.5 и GPT-4.1 5% каждый. В других средах редактирования командной строки или кода (например, Roo или Клайн и другие инструменты), Grok 3 может даже достичь уровня использования 901 TP3T, а оставшийся 101 TP3T будет выделен для Близнецы 2,5 Flash, другие модели вызываются редко.

За этой разницей стоит сочетание соображений, основанных на реальных требованиях к задачам, экономической эффективности и характеристиках моделей. Вот некоторые принципы и предпочтения, которые стоит учитывать при выборе и использовании этих помощников по кодированию с искусственным интеллектом.

Избегайте использования режима "Авто".

Режим "Авто" выбора модели в таких инструментах, как Cursor, не рекомендуется, главным образом потому, что разработчик теряет прямой контроль над выбором модели. Хотя эта функция призвана сбалансировать потребление модели, мощность и отзывчивость, в реальности часто приходится искать компромисс между этими тремя параметрами - как правило, большая мощность означает большее потребление или меньшую скорость.

Вместо того чтобы позволять системе автоматически назначать модель, которая может не подходить для данной задачи, и тем самым тратить ресурсы (например, очки или количество звонков), лучше вручную переключиться на наиболее подходящую модель в соответствии с конкретными потребностями. Поэтому в долгосрочной перспективе рекомендуется отключить эту автоматическую опцию.

Включение режима "Мышление" (цепочка мыслей)

Технология Chain-of-Thought является стандартной для лучших моделей ИИ. Включение опции отображения "мыслительного процесса" модели (часто называемой "Мышление" или аналогичной) имеет решающее значение.

Включение этого режима не только помогает улучшить способность модели справляться со сложными задачами, но и отображаемые в нем подробные шаги мышления дают разработчикам представление о том, как работает модель. Это дает двойную выгоду: во-первых, стратегия решения задач модели может быть изучена через наблюдение и накоплен опыт решения подобных задач; во-вторых, можно быстро определить направление рассуждений модели и правильность решения, чтобы вовремя вмешаться и внести коррективы на ранней стадии.

Переключение моделей в зависимости от типа задачи

Ни одна модель не подходит для решения всех задач, и динамическое переключение моделей - ключ к эффективности.

Планирование масштабных проектов и работа над кодом

Для макрозадач, таких как планирование проектов, сортировка сложных или устаревших кодовых баз и генерация правил, лучше всего подойдут Gemini 2.5 Pro или Claude 3.7 Sonnet. Из них Gemini 2.5 Pro имеет значительное преимущество за счет большого контекстного окна и особенно подходит для работы со старыми проектами с множеством итераций и большой кодовой базой.

Основное преимущество Gemini 2.5 Pro - способность обрабатывать огромные объемы информации; в настоящее время Gemini 2.5 Pro поддерживает контекстные окна объемом до 1 миллиона токенов (токены - единица измерения объема текстовых данных), в планах - расширение до 2 миллионов токенов. Это означает, что он может обрабатывать эквивалент тысяч страниц документов, целые базы кода или большие мультимодальные данные, содержащие текст, изображения, аудио и видео, все одновременно. Это означает, что он может обрабатывать эквивалент тысяч страниц документов, целых баз кода или больших мультимодальных данных, содержащих текст, изображения, аудио и видео, одновременно. В отличие от других мейнстримовых моделей, таких как gpt-4o-mini от OpenAI и Антропология Клод 3.7 В настоящее время Sonnet предлагает контекстное окно, содержащее около 200 000 токенов.

Опыт показал, что Gemini 2.5 Pro отлично справляется с автоматической генерацией файлов документов (например, предполагается, что файл mdc, упомянутый в оригинальной статье, может относиться к документу Markdown или другому формату), при этом случаев явных "галлюцинаций" (т.е. генерации неточного или бессмысленного содержимого) становится все меньше.

Модификация одного файла и модульная разработка

Для задач меньшего масштаба, таких как изменение одного файла или модульная разработка, переход на семейство моделей Claude 3.x Sonnet часто является лучшим выбором. Модели Claude известны своей отзывчивостью, точностью и возможностями генерации кода.

Здесь разработчик может оказаться перед выбором: использовать последнюю версию Claude 3.7 Sonnet или чуть более раннюю Claude 3.5 Sonnet?

Опыт некоторых разработчиков говорит о том, что Claude 3.5 Sonnet в некоторых сценариях может казаться более стабильным и надежным, чем 3.7 Sonnet. В частности, режим "подумать" в 3.7 Sonnet иногда может привести к циклу итеративных изменений, которые не дают желаемого результата после решения очень сложных проблем или долгих разговоров. Поэтому, несмотря на то, что 3.5 Sonnet вышел уже давно, он по-прежнему является очень надежным и прочным выбором для многих повседневных сценариев разработки.

Думайте о Gemini 2.5 Pro как о стратегическом планировщике, способном работать с масштабной информацией, в то время как серия Claude 3.x Sonnet больше похожа на коммандос, выполняющих конкретные задачи по кодированию и быстро решающих проблемы.

Оптимизация под конкретную задачу

• Простая отладка или небольшие модификации: Для простых задач, таких как исправление типовых ошибок и внесение небольших изменений в код, используйте более дешевую или быструю модель, например GPT-4.1, которая в данный момент может находиться в бесплатной или недорогой пробной фазе, и даже если в будущем она станет платной, ожидается, что она будет потреблять гораздо меньше очков, чем модели высшего класса, что делает ее экономически эффективной для таких "мелких" задач. Он очень экономичен для решения подобных задач "мелких исправлений" и позволяет избежать траты ресурсов в виде "убийства курицы, чтобы воспользоваться ножом".
• Мультимодальные задачи: Модели семейства Claude 3.x Sonnet обычно лучше всего работают, когда задача включает в себя работу с изображениями, например, генерацию кода для веб-страницы на основе дизайнерского рисунка. Модели Claude обладают признанным преимуществом в понимании визуальных элементов и генерации кода для эстетически приятных интерфейсов.

Выбор модели для конкретного инструмента (Roo, Cline и т.д.)

В некоторых инструментах ИИ командной строки или плагинах IDE, отличных от Cursor (например, Roo и Cline, о которых говорится в оригинальной статье), на выбор модели могут сильно влиять стоимость и удобство использования.

В таких условиях использование Grok Модель 3 может стать прагматичным вариантом, главным образом из-за относительно щедрой платы за использование. x AI предлагает значительную бесплатную месячную плату за API Grok 3 (по слухам, около 150 долларов), что очень привлекательно для разработчиков, которым нужно совершать большое количество звонков. Для получения дополнительной информации см. Шокирующий релиз Grok 3: корпус разумного интеллекта взорвался! API вводит "5 долларов за 150 долларов" ответить пением OpenAI Codex CLI: помощник по кодированию ИИ в командной строке терминала выпущен OpenAI и другие обсуждения в сообществе. В отличие от этого, использование других моделей высшего уровня может быстро привести к большим затратам. Хотя семейство моделей Gemini предлагает бесплатный уровень, он часто сопровождается ограничением скорости и склонен к возникновению ошибок при слишком большом количестве последовательных или одновременных запросов.

Кроме того, для некоторых повторяющихся задач или задач пакетного кодирования (аббревиатура MCP может относиться к таким сценариям, как "массовая обработка кода" или подобным) стоит рассмотреть версию Gemini Flash, которая, как следует из названия, оптимизирует скорость отклика, сохраняя при этом достаточное понимание контекста. Gemini Flash обеспечивает хороший баланс между скоростью и точностью при работе с такими типами пакетных задач, требующих быстрого и точного ответа.

В конечном итоге эффективная стратегия использования моделей ИИ заключается не в выборе какой-то одной модели, а в динамичном, гибком ручном переключении между различными сценариями и инструментами в зависимости от требований задачи, бюджета расходов и характеристик модели. Например, целесообразно отдавать предпочтение высокопроизводительным моделям, таким как Claude 3.7 Sonnet или Gemini 2.5 Pro, при решении сложных задач в рамках имеющейся квоты и переключаться на более экономичные варианты, такие как GPT-4.1 или Grok 3, когда квота почти исчерпана или для решения простых задач.