一、配置方法对比

DeepSeek配置

1. 获取API Key：访问DeepSeek官网注册并创建API Key
2. Cursor配置：
   • 打开Cursor设置 → Models → Add Custom Model
   • Provider选择OpenAI兼容API
   • Base URL填写：https://api.deepseek.com/v1
   • API Key填写DeepSeek的Key
   • Model ID填写：deepseek-chat或deepseek-coder
3. 支持模型：DeepSeek V3.2、DeepSeek-R1（推理模型）

Kimi配置

1. 获取API Key：访问Kimi官网注册并获取Moonshot API Key
2. Cursor配置：
   • Base URL填写：https://api.moonshot.cn/v1
   • Model ID填写：moonshot-v1-8k、moonshot-v1-32k或moonshot-v1-128k
   • 注意：在Cursor中需将kimi-k2.5写为kimi-k2-5
3. Kimi Code：Kimi还提供专门的AI编程工具Kimi Code，可直接在Cursor等编辑器中运行

GLM配置

1. 获取API Key：访问智谱AI开放平台注册并开通GLM Coding Plan
2. Cursor配置：
   • Base URL填写：https://open.bigmodel.cn/api/coding/paas/v4
   • Model ID填写：GLM-4.7（注意必须大写）
3. 重要限制：必须使用Coding Plan专用API，通用API无法使用

二、功能支持对比

功能维度	DeepSeek	Kimi	GLM
Cursor原生支持	需自定义配置	需自定义配置	需自定义配置
Pro订阅要求	需要Cursor Pro	需要Cursor Pro	需要Cursor Pro
可用功能	Chat对话、文件内聊天、Tab智能补全	Chat对话、文件内聊天、Tab智能补全	Chat对话、文件内聊天、Tab智能补全
限制功能	Agent/Edit模式等高级功能不可用	Agent/Edit模式等高级功能不可用	Agent/Edit模式等高级功能不可用
多模态支持	仅文本	原生多模态（文本+图片+视频）	仅文本

三、性能特点对比

DeepSeek V3.2

• 编程能力：HumanEval 93.2%（超过Claude Opus 4.6的92.1%）
• 推理能力：支持思考模式，逻辑推理能力强
• 上下文窗口：128K tokens
• 价格优势：性价比最高，输入$0.27/百万token，输出$1.10/百万token
• 开源状态：完全开源，MIT协议

Kimi K2.5

• 核心优势：原生多模态，支持图片和视频输入辅助编程
• 编程能力：SWE-Bench Verified 76.8%
• 上下文窗口：256K tokens（业界最大之一）
• 特色功能：Agent Swarm支持100个并行子代理
• 价格：输入$0.45/百万token，输出$2.20/百万token

GLM-5/GLM-4.7

• 编程能力：SWE-Bench Verified 77.8%
• 上下文窗口：200K tokens
• 企业优势：国产化适配好，支持华为昇腾芯片
• 价格：输入$0.80/百万token，输出$2.56/百万token
• 开源状态：部分开源

四、价格成本对比（每百万token）

模型	输入价格	输出价格	月费套餐
DeepSeek V3.2	$0.27	$1.10	无固定月费，按量计费
Kimi K2.5	$0.45	$2.20	49-699元/月（含Agent额度）
GLM-5	$0.80	$2.56	49元/月起（Coding Plan）
对比参考
Claude Opus 4.6	$5.00	$25.00	20美元/月
GPT-5.4	$2.50	$15.00	20美元/月

成本分析：DeepSeek价格仅为Claude的1/18，Kimi价格约为Claude的1/10，GLM价格约为Claude的1/6

五、实际编程能力测试对比

根据多个实测结果：

1. 前端开发测试：DeepSeek在UI适配和布局稳定性上表现更好，GLM在功能补全上更丰富但UI适配较差
2. 游戏开发测试：GLM在俄罗斯方块等游戏开发中表现稳定，Kimi在视觉理解和复刻网站方面更强
3. 综合编程测试：
   • 代码生成能力：DeepSeek 100%通过率 vs Kimi 20%通过率
   • Debug修复能力：DeepSeek 100%通过率 vs Kimi 77.8%通过率
   • 代码重构能力：DeepSeek 9.2/10分 vs Kimi 9.0/10分

六、适用场景推荐

DeepSeek V3.2 推荐场景

• 算法与数据结构：数学推理最强，LiveCodeBench得分最高
• 成本敏感项目：价格最低，适合学生和预算有限的开发者
• 开源项目：完全开源，可本地部署
• 逻辑密集型任务：思考模式适合复杂逻辑推导

Kimi K2.5 推荐场景

• 视觉编程：原生多模态，截图即可生成代码
• 长文档处理：256K上下文窗口，适合处理大型项目
• 前端开发：视觉理解能力强，适合UI/UX相关开发
• 多任务并行：Agent Swarm支持100个并行子代理

GLM-4.7/GLM-5 推荐场景

• 企业级应用：国产化适配好，支持昇腾芯片
• 中文技术文档：中文注释和文档生成最友好
• 复杂系统工程：端到端项目开发能力强
• 代码审查：代码重构和健壮性优化表现突出

七、配置注意事项

1. Cursor Pro要求：三个模型都需要Cursor Pro订阅才能使用完整功能，否则只能使用基础对话功能
2. API稳定性：DeepSeek高峰期可能有延迟，Kimi和GLM相对稳定
3. 功能限制：使用第三方API时，Cursor的Agent/Edit等高级功能不可用
4. 模型选择：建议根据具体任务切换使用不同模型，发挥各自优势

八、总结建议

最佳组合策略：

1. 日常开发：以DeepSeek为主，性价比最高
2. 视觉/前端任务：搭配Kimi处理图片和UI相关需求
3. 企业/中文项目：使用GLM处理中文文档和企业级应用
4. 长文档分析：使用Kimi的256K上下文窗口

入门推荐：从DeepSeek开始，成本最低且编程能力强，逐步根据需求扩展使用Kimi和GLM。

重要提醒：所有配置都需要Cursor Pro订阅，且第三方API无法使用Cursor的Agent/Edit等高级功能。建议先试用各模型的免费额度，再决定长期使用方案。