在Linux.do社区，用户深入探讨Cursor编程环境中不同大模型的性能表现。用户详细定义了’强’的标准，涵盖高准确性、全局思维、长程序理解和代码优化能力。涉及的模型包括Opus 4.5 thinking、Sonnet 4.5 thinking、GPT-5.1 Codex Max Extra High Fast、GPT-5.2 Extra High Fast、Gemini 3 Pro thinking和Grok Code thinking。根据用户实际体验，GPT-5.2 thinking在性能上略优于Gemini 3 Pro，而Claude在速度方面表现最佳。这一讨论为关注AI编程工具的开发者提供了实用的参考依据，有助于在项目中选择最适合的大模型。
原文链接：Linux.do
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最新评论
开源的AI对话监控面板很实用,正好团队在找这类工具。准备试用一下。
折叠屏市场确实在升温,不过售罄也可能是备货策略。期待看到实际销量数据。
从磁盘I/O角度解释B树的设计动机,这个切入点很好。终于理解为什么数据库不用二叉树了。
IT术语转换确实是个痛点,之前用搜狗总是把技术词汇转成奇怪的词。智谱这个方向值得期待。
这个工具结合LLM和搜索API的思路很有意思,正好解决了我在做知识管理时遇到的问题。请问有没有部署文档?
这个漏洞确实严重，我们团队上周刚遇到类似问题。建议补充一下如何检测现有项目是否受影响的方法。
从简单规则涌现复杂性这个思路很有意思，让我想起元胞自动机。不过数字物理学在学术界争议还挺大的。
我也遇到了指令跟随变差的问题，特别是多轮对话时容易跑偏。不知道是模型退化还是负载优化导致的。