在 Cline 中我应该使用哪个模型？
开发人员开始使用 Cline 时最常问的问题之一是：“我应该使用哪种 AI 模型？” 鉴于 Cline 支持顶级提供商（Anthropic、Google Gemini、OpenAI 等）的几乎所有模型，选择可能令人不知所措。
事实上，没有一个模型是适用于所有情况的“最佳”模型。对于某个开发任务非常出色的模型，对于另一个任务可能过于繁重或能力不足。让我们结合基准测试和实际成本考虑因素，分解如何在整个软件开发生命周期中思考模型选择。
模型选择的开发生命周期方法
开发的不同阶段需要不同的 AI 能力。以下是如何在典型项目中进行模型选择的方法：
设计与架构阶段
当你开始一个新项目时，总是倾向于选择最流行或最新的模型。然而，在这个阶段你真正需要的是一个具有强大推理能力和健壮知识库的模型，以理解特定领域的业务需求。
寻找什么：强大的思维链推理和通用知识
要考虑的基准：MMLU Pro，它根据模型的推理能力进行评分
当前表现强劲的模型
- OpenAI o1 (GPT-4.5)
- Gemini 2.5 Pro
- DeepSeek R1 (671B)
成本考量：这是一个值得投资高端模型的阶段。早期做出的清晰架构决策可以节省数周后期的返工时间，使其成为分配 AI 预算的明智之选。
开发阶段
在积极编码过程中，你需要一个擅长理解代码模式、提供补全建议和解释实现细节的模型。
寻找什么：实际编码性能，而不仅仅是基准分数
要考虑的基准：像Chatbot Arena这样的社区驱动排行榜，它显示了模型在实际用户中的表现
当前表现强劲的模型
- Gemini 2.5 Pro
- GPT-4o
- Grok 3
实用见解：有趣的是，尽管 Claude 3.7 Sonnet 在标准基准测试中并不总是得分最高，但它仍然受到许多开发人员的追捧。这突显了尝试多个模型而不是仅仅依赖基准测试的重要性。
成本考量：对于日常代码补全和简单的开发任务，你通常可以使用中端模型而不会牺牲太多生产力。将高端模型留给复杂的实现挑战。
测试阶段
在编写测试时，你需要一个擅长理解边缘情况和编写健壮测试代码的模型。
寻找什么：熟练掌握编码任务和挑战
要考虑的基准：Big CodeBench
当前表现强劲的模型
- Claude 3.7
- OpenAI o1
- GPT-4o Mini
成本考量：由于测试通常是独立运行并遵循常见模式，这是一个中端模型通常可以胜任简单测试套件的领域。将高端模型保留给复杂的测试场景或性能关键的代码。
部署与审查阶段
当你到达部署阶段时，你需要审查和集成大量代码。这个阶段受益于具有大上下文窗口、能够理解整个代码库的模型。
寻找什么：大上下文窗口和多模态能力（用于审查截图、图表等）
要考虑的基准：MMMU 用于多模态
当前表现强劲的模型
- Gemini 2.5 Pro
- GPT-4o Mini
- GPT-4.1
- OpenAI o1
成本考量：能够一次性处理整个代码库可以显著加快审查周期。这是另一个高端模型通过节省时间来证明其成本合理的领域。
超越基准测试：寻找理想模型的实用技巧
虽然基准测试提供了有用的指导，但这里还有一些额外的技巧可以提供帮助：
- 从中端模型开始，需要时再升级。许多开发任务不需要最昂贵的选项。从像 Claude 3 Haiku 或 GPT-3.5 这样的模型开始，只有在遇到限制时才切换到高端模型。
- 为不同任务创建模型预设。在 Cline 中，你可以为不同类型的工作设置不同的模型配置。考虑为头脑风暴（高端模型）、日常编码（中端模型）和文档编写（预算友好型）创建预设。
- 注意你的 token 使用量。Cline 的 token 计数器可帮助你识别 AI 预算的主要花费点。利用这些数据来优化你用于频繁任务的模型。
- 记住基准测试是相对的。它们显示了模型彼此之间的表现，但可能无法反映你的具体用例。始终根据你试图完成的任务来理解基准测试结果。
- 在非关键阶段进行实验。利用空闲时间或个人项目来测试不同的模型，并建立对哪些模型擅长哪些任务的直觉。
- 为“计划”和“执行”模式考虑不同的模型。Cline 的计划/执行工作流允许你为不同模式使用不同的模型。许多开发人员选择像 Gemini 2.5 Pro 这样更强大的推理模型用于计划任务，然后切换到像 Gemini 2.5 Flash Preview 这样更快、更经济的模型用于执行实现。
理想的方法是将基准测试与实验相结合。凭借 Cline 在模型之间切换的灵活性，你可以为开发工作流的每个阶段找到性能和成本效益的完美平衡。
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本博客由 Cline 产品营销部的 Nick Baumann 撰写。请关注我们 @cline 以获取有关开发未来的更多见解。