Cursor उपयोगकर्ताओं के पसंदीदा भाषा मॉडल TOP 3 और उनके कारण

• gpt-4.1 एक सावधान और भरोसेमंद सहायक है, जिसकी सटीक code understanding और conservative approach में खास ताकत है
• gemini 2.5 pro विस्तृत context संभालने में बेहद सक्षम है और image analysis भी शानदार करता है, लेकिन इसमें ज़रूरत से ज़्यादा बदलाव कर देने का जोखिम है
• sonnet 3.5/3.7 रचनात्मक और स्मार्ट है, लेकिन context बनाए रखने और consistency में कमी के कारण लंबी बातचीत में डगमगा सकता है
• grok-3-beta धीमा है, लेकिन design visualization और complex problem solving में शानदार क्षमता दिखाता है
• उपयोगकर्ता workflow के अनुसार अलग-अलग मॉडल इस्तेमाल करते हैं, और debugging fail होने पर checkpoint restore और model switching strategy को पसंद करते हैं

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gpt-4.1

• यह बुद्धिमान और भरोसेमंद सहायक की तरह काम करता है
• जल्दबाज़ी में निष्कर्ष नहीं निकालता, अनुरोध का पालन करता है और अनावश्यक बदलाव नहीं करता
• यह ऐसा मॉडल लगता है जैसे डेवलपर का विस्तार हो, इसलिए अनुभवी डेवलपर्स के लिए खास तौर पर उपयुक्त है

gemini 2.5 pro

• लंबे console logs, पूरी code files जैसे बड़े context का उपयोग करने में मजबूत है
• image analysis क्षमता उत्कृष्ट है, visual errors पकड़ सकता है
• इसकी कमी यह है कि यह बहुत ज़्यादा autonomous तरीके से काम कर सकता है, जिससे अनावश्यक code deletion या over-editing हो सकती है
• इसे सावधानीपूर्वक control करने की ज़रूरत होती है

sonnet 3.5 / 3.7

• 3.7 रचनात्मक और स्मार्ट है, लेकिन लंबी बातचीत में context खो सकता है या निर्देशों को नज़रअंदाज़ कर सकता है
• 3.5 single-file आधारित code understanding और modification में मजबूत है
• Cursor के साथ integration में संक्रमणकालीन समस्याओं के कारण यह लगातार एकसमान performance नहीं दिखा रहा है

अन्य राय और रणनीतियाँ

• grok-3-beta धीमा है, लेकिन उन समस्याओं को हल करने में उपयोगी है जिनमें दूसरे मॉडल असफल रहे
• एक उपयोगकर्ता निम्न model division strategy इस्तेमाल कर रहा है:
  • o3/4-mini: planning व्यवस्थित करने और Markdown-आधारित reasoning नोट्स के लिए
  • gemini 2.5 pro: पूरी file के आधार पर problem analysis और function calling के लिए
  • sonnet 3.5: cmd+k आधारित single-file edits के लिए

[bungker]

मैं पूरे विश्वास के साथ कह सकता हूँ कि go lang के मामले में Gemini 2.5 Pro बेजोड़ है।

[daddy]

Janimai सबसे तेज़ है, इसलिए मैं इसे प्रश्न-उत्तर के लिए सुझाता हूँ।

[jk34011]

मैं ज़्यादातर सिर्फ Sonnet ही इस्तेमाल करता था
पोस्ट में जो लिखा है, उससे काफ़ी हद तक सहमत हूँ
लगता है 4.1 भी आज़माना पड़ेगा

[gnoopy]

मुझे भी लगभग ऐसा ही लगता है। sonnet को जितना ज़्यादा इस्तेमाल किया, उतना ही वह अस्थिर लगा, जबकि chatgpt 4.1 में निर्देश देने के बाद भी पहले से कुछ ज़्यादा मन शांत रहता है.

Grok के बारे में राय से भी सहमत हूँ, लेकिन IDE के अंदर से ज़्यादा मैं उसे चैट में शांत होकर जांचने के लिए इस्तेमाल करता हूँ

[GN⁺]

Reddit कम्युनिटी की प्रतिक्रियाएँ

मॉडल इस्तेमाल करने के तरीके

• o3/4-mini: प्लानिंग और Markdown-आधारित व्यवस्थित करने के लिए, बेहतर reasoning और बातचीत के लिए उपयुक्तता दिखाता है (Masony817, scragz, Princekid1878)
• gemini 2.5 pro:
  • Agent mode या लंबे context-आधारित function calling के लिए उपयोगी (Masony817, computerlegs)
  • जटिल प्रोजेक्ट्स में पूरे कोडबेस को देखकर निर्णय लेने में मजबूत (WorryBubbly3438)
  • सर्च, cross-check, और preprocessing की भूमिका के लिए अच्छा (computerlegs)
• sonnet 3.5: एकल फ़ाइल को समझने और संशोधित करने में मजबूत, cmd+k शॉर्टकट के लिए उपयुक्त (Masony817)
• sonnet 3.7:
  • ज़्यादा क्रिएटिव है और 3.5 से बेहतर, लेकिन लंबी बातचीत में flow खोने की समस्या है (Sea_Cardiologist_212)
  • नवीनतम cutoff data और reasoning में उत्कृष्ट (yairEO)
  • context window को अच्छी तरह संभालें तो स्थिर रहता है (computerlegs)
• Claude 3.7: Cursor environment में स्थिर और लगातार अच्छा (cmndr_spanky)
• gpt-4.1:
  • साधारण दोहराव वाले कामों या structured tasks के लिए उपयुक्त (Princekid1878, ILikeBubblyWater)
  • बिना explanation के ज़रूरत से ज़्यादा बदलाव करने की प्रवृत्ति है (ILikeBubblyWater)
• Deepseek R1: कुछ खास समस्याओं में उम्मीद से ज़्यादा, दूसरे मॉडलों से बेहतर काम करता है (Leather_Science_7911)

उपयोग रणनीतियाँ और workflow

• हर मॉडल की भूमिका अलग रखकर, स्थिति के अनुसार स्विच करना (कई लोगों की राय)
• cmd+k: sonnet 3.5 से single-file प्रोसेसिंग (Masony817)
• Agent mode: शुरुआती सेटअप के बाद कम इस्तेमाल, इसकी जगह checkpoint feature और स्पष्ट prompts का उपयोग (WorryBubbly3438)
• Auto mode को प्राथमिकता: तेज़ और कम लागत में चलाया जा सकता है (Funny-Anything-791, d0RSI)
• मैकेनिकल अप्रोच: CNC मशीन की तरह स्पष्ट और सटीक निर्देश महत्वपूर्ण हैं (Funny-Anything-791)
• UI और design testing के लिए विशेष मॉडल अभी भी कमजोर हैं (Princekid1878)

अन्य राय

• Sonnet 3.7 को लेकर शिकायत कि पहले की तुलना में focus और context बनाए रखने की क्षमता कम हुई है (Sea_Cardiologist_212)
• Gemini या Claude टेस्ट वीडियो में अच्छे लगते हैं, लेकिन वास्तविक environment में अनुभव अलग होता है (cmndr_spanky)
• ज़्यादातर मॉडलों में स्पष्ट prompts ही सबसे महत्वपूर्ण हैं (सामान्य उल्लेख)
• कुछ उपयोगकर्ता crypto या Web-आधारित integration की उम्मीद कर रहे हैं (अप्रत्यक्ष रूप से उल्लेख)