पिछले दस दिनों में मैंने कुछ थोड़ा जुनूनी किया। मैंने Cursor के अंदर हर प्रमुख AI कोडिंग मॉडल के माध्यम से एक ही वास्तविक प्रोजेक्ट का काम चलाया — योजना, कार्यान्वयन, सामग्री लेखन, रीफैक्टर, सब कुछ — और मैंने ईमानदारी से नोट्स रखे कि कौन वास्तव में अपनी कीमत अर्जित करता है। यह एक सिंथेटिक बेंचमार्क चार्ट नहीं है। यह वही है जो हुआ जब मैंने हर मॉडल के साथ वास्तविक सुविधाएं और वास्तविक शब्दों को वास्तविक समय सीमा में शिप किया। ऊपर दिया गया स्क्रीनशॉट मेरा Cursor मॉडल पिकर है, और दस दिन के अंत तक मेरे पास उस सूची में लगभग हर नाम के बारे में एक दृढ़ राय थी।Cursor, and I kept honest notes on which one actually earned its keep. This is not a synthetic benchmark chart. It is what happened when I shipped real features and real words with each model, on real deadlines. The screenshot above is my Cursor model picker, and by the end of the ten days I had a firm opinion about almost every name in that list.
यहाँ विस्तार से पहले संक्षिप्त संस्करण है: कोई एकल विजेता नहीं है। योजना के लिए एक सर्वश्रेष्ठ मॉडल है, लेखन के लिए एक सर्वश्रेष्ठ मॉडल है, कच्चे कार्यान्वयन की गति के लिए एक सर्वश्रेष्ठ मॉडल है, और मूल्य के लिए एक सर्वश्रेष्ठ मॉडल है। "कोडिंग के लिए कौन सा AI सर्वश्रेष्ठ है?" को एक सवाल के रूप में मानना गलती है। नीचे बिल्कुल यह है कि कौन सा मॉडल कौन सा काम जीतता है, क्यों, और मैं व्यक्तिगत रूप से सभी के साथ रहने के बाद कहाँ उतरा।
मुख्य निष्कर्ष: योजना और सोच-विचार के लिए, Fable, Claude Opus 4.8 और GPT-5.6 Sol का नेतृत्व है, Grok मेरी अपेक्षा से अधिक करीब है। सामग्री के लिए, Claude जीतता है और GPT-5.6 बस पीछे है। तेज़, सस्ते कार्यान्वयन के लिए, Cursor का Auto Composer मूल्य पर अपराजेय है। टोकन बजट पर रोज़मर्रा के सहकार्य के लिए, Claude Sonnet 5 वह मॉडल है जो मैं पूरे दिन खुला रखता हूँ।For planning and thinking, Fable, Claude Opus 4.8 and GPT-5.6 Sol lead, with Grok closer than I expected. For content, Claude wins and GPT-5.6 is a hair behind. For fast, cheap implementation, Cursor's Auto Composer is unbeatable on value. For everyday cowork on a token budget, Claude Sonnet 5 is the model I keep open all day.
मैं इन टेस्ट को कैसे चलाता हूँ
मैं Claude Max और Cursor Ultra दोनों के लिए अपनी अपनी जेब से पैसे देता हूँ, और जानबूझकर क्रेडिट पर खर्च करता हूँ। कोई भी इसे स्पॉन्सर नहीं करता। मैं मासिक बिल को शिक्षा शुल्क मानता हूँ, और मुझे लगता है कि यह सॉफ़्टवेयर में सबसे अच्छी शिक्षा है जो आप अभी खरीद सकते हैं। इन मॉडलों में दस दिन की असली, शिप होने वाली काम की वजह से मुझे 2026 में चीजें कैसे बनती हैं, इसके बारे में Harvard या Stanford के एक सेमेस्टर से ज्यादा सीखने को मिला। रेप्स असली समस्याओं पर असली डेडलाइन के साथ हैं, व्याख्यान नहीं। जब मैं कहता हूँ कि एक मॉडल सबसे अच्छी वैल्यू है, तो ऐसा इसलिए है क्योंकि मैंने अपने क्रेडिट बैलेंस को देखा जब वह काम कर रहा था।
मैंने कौन से AI कोडिंग मॉडल परखे?
मैंने दस दिनों के सामान्य काम के दौरान Cursor के अंदर चार विक्रेताओं में आठ मॉडल परखे। उन्हें निर्माता द्वारा समूहित करना संस्था की तस्वीर को स्पष्ट रखता है:
- Cursor Auto (Composer): Composer Cursor का अपना इन-एडिटर मॉडल है, जो एजेंट लूप के अंदर स्पीड के लिए ट्यून किया गया है।: Composer is Cursor's own in-editor model, tuned for speed inside the agent loop.
- Claude Sonnet 5, Claude Opus 4.8 और Fable — Anthropic की lineup जिसका मुझे access था, balanced Sonnet workhorse से लेकर भारी Opus reasoner और नए, planning-heavy Fable तक। — the Anthropic lineup I had access to, from the balanced Sonnet workhorse to the heavier Opus reasoner and the newer, planning-heavy Fable.
- GPT-5.6 Sol और GPT-5.6 Terra — OpenAI की latest builds, Sol reasoning के लिए ज़्यादा tune किया गया और Terra इसका sibling। — OpenAI's latest builds, with Sol tuned harder for reasoning and Terra as its sibling.
- Cursor Grok — xAI का Grok, Cursor में एक agent model के तौर पर wired। — xAI's Grok wired into Cursor as an agent model.
हर model को same kinds के tasks मिले: ambiguous feature requests जिन्हें decompose करना था, multi-file implementations, एक-दो gnarly refactors, और long-form writing। जो आता है वह यह है कि वे actually कैसे behave करते थे, job by job।
मैंने इन AI coding models को कैसे test किया?
मैंने हर model को same real work पर test किया, toy prompts पर नहीं, Cursor के अंदर ten consecutive days over। इसका मतलब था कि हर model को fair mix देना उन चार jobs का जो मैं actually करता हूँ: एक vague brief से feature plan करना, इसे multiple files में implement करना, existing code को refactor करना, और long-form content लिखना। जहाँ possible हो सके मैंने same task को एक से ज़्यादा model को दिया ताकि मैं like for like compare कर सकूँ।
मैंने deliberately public benchmarks पर rely नहीं किया। Leaderboard scores शायद ही predict करते हैं कि एक model एक messy, real repository में कैसे behave करता है existing conventions के साथ, half-finished features और अपने अपने history के साथ। एकलौता test जिस पर मैं trust करता हूँ वह यह है कि एक model क्या कुछ ऐसा ले सकता है जो मुझे actually ship करना चाहिए और उसे उस state तक ला सकता है जहाँ मैं अपना नाम उस पर लगा सकूँ। नीचे जो कुछ है वह उसी तरह का judgement है, scorecard से कोई number नहीं।
Planning और thinking के लिए कौन सा AI model सबसे अच्छा है?
Planning और deep thinking के लिए, साफ़ standouts थे Fable, Claude Opus 4.8 और GPT-5.6 Sol — और Grok genuinely बहुत पीछे नहीं था। "Planning" से मेरा मतलब है unglamorous work जो decide करता है कि क्या कोई feature cleanly ship होता है: एक vague request लेना, इसे right sequence of steps में decompose करना, edge cases को surface करना single line लिखने से पहले, और उस चीज़ को notice करना जो production में दो हफ़्ते बाद break हो जाएगी।Claude Opus 4.8 and GPT-5.6 Sol — and Grok was genuinely not far behind. By "planning" I mean the unglamorous work that decides whether a feature ships cleanly: taking a vague request, decomposing it into the right sequence of steps, surfacing the edge cases before a single line is written, and noticing the thing that will break in production two weeks later.
Fable यहाँ मुझे सबसे ज्यादा चौंकाने वाला रहा। लंबे सेशन में यह किसी समस्या का पूरा आकार दृष्टि में रखता है और कोड लिखने की जल्दबाजी करने की जगह दूसरे दर्जे के परिणामों के बारे में तर्क करता रहता है। Opus 4.8 सबसे संरचित सोचने वाला है — यह assumptions, trade-offs और एक क्रमबद्ध योजना रखता है जिसे आप वाकई किसी दूसरे मॉडल को देकर execute करवा सकते हैं। GPT-5.6 Sol भी वास्तविक कठोरता के साथ योजना बनाता है, और risks और failure modes के बारे में सबसे स्पष्ट रहता है।Opus 4.8 is the most structured thinker — it lays out assumptions, trade-offs and a sequenced plan you can actually hand to another model to execute. GPT-5.6 Sol plans with real rigour too, and tends to be the most explicit about risks and failure modes.
Grok विशेष रूप से उल्लेख के लायक है क्योंकि यह वह है जिसे लोग कम आंकते हैं। architectural thinking और "क्या मुझे इसी तरीके से करना चाहिए?" जैसी बातचीत के लिए, यह कहीं ज्यादा बड़ी प्रतिष्ठा वाले मॉडल के मुकाबले अपना दम दिखाता है। अगर आपने Grok को एक नए चलन के तौर पर खारिज कर दिया है, तो यह पुरानी बात है — Cursor के अंदर यह एक विश्वसनीय planning partner है।
कौन सा AI मॉडल वास्तव में कोड implement और ship करने के लिए सबसे अच्छा है?
अगर आप काम की अच्छी तरह पहले से ही योजना बनाएँ, तो एक ही लंबा Fable सेशन किसी idea को prompt से deployed तक एक से तीन prompts में ले जा सकता है — वास्तव में वह जो आपने सोचा था, न कि इसका कोई मोटा अनुमान। यह दस दिनों का सबसे चौंकाने वाला implementation result था। पकड़ यह है कि वाक्य के पहले आधे में: आपको अच्छी तरह योजना बनानी होगी। Fable किसी भी दूसरे मॉडल के मुकाबले एक अच्छे brief को ज्यादा मायने देता है।
implementation quality के लिए, Opus 4.8 और Grok करीब हैं और मोटे तौर पर तुलनीय हैं। दोनों ऐसा कोड लिखते हैं जो कई files में एक साथ काम करता है, दोनों रुकने की जगह निर्णय लेने के लिए तैयार रहते हैं, और जब कोई step विफल हो तो दोनों अच्छी तरह recover करते हैं। अगर Fable "एक बार योजना बनाओ, पूरा ship करो" वाला मॉडल है, तो Opus 4.8 और Grok विश्वसनीय रोज़मर्रा के builders हैं जिन्हें आप तब अपनाते हैं जब काम ज्यादा iterative हो।Opus 4.8 and Grok are close and roughly comparable. Both write code that holds together across multiple files, both are willing to make a judgement call instead of stalling, and both recover well when a step fails. If Fable is the "plan it once, ship it whole" model, Opus 4.8 and Grok are the reliable everyday builders you reach for when the work is more iterative.
मुझे बार-बार सीखने को मिलता है: implementation quality ज्यादातर planning quality की downside effect है। जो मॉडल सबसे अच्छी तरह योजना बनाते हैं वे सबसे अच्छी तरह ship भी करते हैं, क्योंकि ज्यादातर खराब AI कोड वास्तव में एक खराब या अधूरी योजना है जो syntax के कपड़ों में पहनी हुई है।
कौन सा AI मॉडल सबसे अच्छा content लिखता है?
Content और copy के लिए, Claude सबसे आगे है, GPT-5.6 निकट का साथी है। यह केवल style के मामले में करीब नहीं था — Claude को restraint के बारे में बस बेहतर instinct हैं। यह जानता है कि कब रुकना है, filler को काटता है, और एक लंबे piece में एक सुसंगत voice रखता है बिना generic "as an AI" लहजे में फिसले।GPT-5.6 a close tie. This was not close on style alone — Claude simply has better instincts about restraint. It knows when to stop, cuts filler, and keeps a consistent voice across a long piece without drifting into the generic "as an AI" cadence.
GPT-5.6 ठीक पीछे है और कभी-कभी structure में आगे भी है — यह एक अव्यवस्थित सेट के बिंदुओं को एक clean outline में organize करने में शानदार है, और यह उस तरह के scannable, answer-first formatting में मजबूत है जो readers और AI search engines दोनों को पसंद आता है। अगर मैं कुछ opinionated और human लिख रहा हूँ, तो मैं Claude के पास जाता हूँ। अगर मैं dense information को एक tight structure में organize कर रहा हूँ, तो GPT-5.6 वह है जिसके खिलाफ मैं test करता हूँ।
अंतर दूसरे drafts पर सबसे ज्यादा दिखता है। Claude से कहो कि एक piece को tighten कर और यह इसे sharper बनाता है बिना voice को flatten किए; ज्यादातर दूसरे मॉडल से कहो और वे filler के साथ personality को भी sand कर देते हैं। किसी भी चीज़ के लिए जो ऐसी लगनी है कि किसी इंसान ने लिखी है — इस तरह की एक review, एक landing page, एक सोचा-समझा reply — कि क्या रखना है इसकी यह instinct किसी भी एक clever sentence से कहीं ज्यादा कीमती है।
सबसे तेज़ और सबसे अच्छे मूल्य वाला AI कोडिंग मॉडल कौन सा है?
Cursor का Auto Composer कच्चे कार्यान्वयन के लिए मैंने जो टेस्ट किया उसमें सबसे तेज़ मॉडल है, और पैसे के लिए वैल्यू में यह सूची में सरल रूप से सबसे अच्छा मॉडल है। यह कोडिंग की असली मैकेनिक्स पर असाधारण रूप से तेज़ है, फ़ाइलें पढ़ना, एडिट करना, लूप चलाना, और क्योंकि Composer Cursor का अपना मॉडल है यह लगातार इस्तेमाल किए जाने के लिए कीमत निर्धारित है न कि सीमित करने के लिए। is the fastest model I tested for raw implementation, and on value for money it is simply the best model in the list. It is exceptionally quick at the actual mechanics of coding, reading files, making edits, running the loop, and because Composer is Cursor's own model it is priced to be used constantly rather than rationed.
Cursor Ultra $200 प्रति माह है और Pro के 20x उपयोग क्रेडिट देता है, जो ऐसे डेवलपर्स के लिए बनाया गया है जो दिन भर एडिटर में रहते हैं। Composer, Cursor का अपना मॉडल, लगातार चलाने के लिए कीमत निर्धारित है न कि सीमित करने के लिए। is $200 a month and gives 20x the usage credits of Pro, built for developers who live in the editor all day. Composer, Cursor's own model, is priced to run constantly rather than be rationed.
यह वैल्यू पॉइंट बेंचमार्क से ज्यादा मायने रखता है। एक मॉडल जिसे आप पूरे दिन मीटर देखे बिना चला सकते हैं, आपके काम करने के तरीके को बदल देता है। रोज़मर्रा की कोडिंग के बड़े वॉल्यूम के लिए जिसे हेवीवेट रीज़नर की जरूरत नहीं है, एक कंपोनेंट को जोड़ना, असफल टेस्ट को ठीक करना, मैकेनिकल रीफैक्टर्स, Composer अब वह डिफ़ॉल्ट है जिसके लिए मैं पहले जाता हूँ, और मैं एक बड़े मॉडल तक तभी बढ़ता हूँ जब समस्या इसके लायक हो।
क्या Claude Sonnet 5 pair-programming और रोज़मर्रा के cowork के लिए अच्छा है?
हाँ — दिन-प्रतिदिन के cowork, planning और sensible token budget पर content writing के लिए, Claude Sonnet 5 वाकई शानदार है। यह वह मॉडल है जिसे मैं सबसे लंबे समय तक खुला रखता हूँ। यह काफी अच्छी तरह plan करता है कि trust किया जा सकता है, काफी अच्छी तरह लिखता है कि real copy को draft किया जा सकता है, और दोनों को भारी मॉडलों की token भूख के बिना करता है।Claude Sonnet 5 is genuinely amazing. It is the model I keep open the longest. It plans well enough to be trusted, writes well enough to draft real copy, and does both without the token appetite of the heavier models.
Token usage को ध्यान में रखते हुए, Sonnet 5 इस समूह में efficiency champion है। यह आपको flagship reasoners की अधिकांश गुणवत्ता एक अंश कीमत पर देता है, जो इसे लंबे, chatty, back-and-forth sessions के लिए सही default बनाता है जो अधिकांश real work को बनाते हैं। Opus, Fable और GPT-5.6 Sol कठिन समस्याओं के लिए बाहर आते हैं; Sonnet 5 बीच की सब कुछ संभालता है।
AI कोडिंग मॉडल एक नज़र में कैसे तुलना करते हैं?
अगर आप हर काम के लिए केवल एक चीज़ याद रखें, तो इस scorecard को याद रखें:
| Job | Winner | Runner-up | Why it wins |
|---|---|---|---|
| Planning and thinking | Fable, Opus 4.8, GPT-5.6 Sol | Grok | Decompose vague briefs and surface edge cases before any code is written. |
| One-shot implementation | Fable | Opus 4.8 and Grok | Idea to deployed in 1 to 3 prompts in a well-planned long session. |
| Everyday builders | Opus 4.8 | Grok | Reliable multi-file builders for iterative shipping work. |
| Content writing | Claude | GPT-5.6 | Better restraint, consistent voice, and sharper second drafts. |
| Speed and value | Cursor Auto Composer | Claude Sonnet 5 | Fastest implementation, priced to run all day without rationing. |
| Cowork on a token budget | Claude Sonnet 5 | Opus, Fable, GPT-5.6 Sol | Most of the flagship quality for a fraction of the token cost. |
मैं अगले कौन से AI कोडिंग मॉडल परीक्षण करूंगा?
आज सुबह Meta ने एक नया मॉडल घोषित किया है, और वह मेरी सूची में अगला है। मैं देखना चाहता हूँ कि क्या यह planning tier से प्रतिस्पर्धा कर सकता है — अब वही मानदंड है, सिर्फ कोड completion नहीं। इसके साथ मैं Google के Gemini और Kimi को भी तैयार कर रहा हूँ, दोनों को मैंने अभी तक Cursor के अंदर वही दस दिन का परीक्षण नहीं दिया है।Meta announced a new model, and it is next on my list. I want to see whether it can compete with the planning tier — that is the bar now, not raw code completion. Alongside it I am lining up Google's Gemini and Kimi, both of which I have not yet put through the same ten-day treatment inside Cursor.
डिज़ाइन के बारे में विशेष रूप से मेरे पास डेटा है। मैंने Kimi और MiniMax का उपयोग डिज़ाइन के काम के लिए किया है, और दोनों UI डिज़ाइन planning में वाकई अच्छा काम करते हैं — एक ढीले उत्पाद विचार को समझदारी भरे लेआउट, पदानुक्रम और घटक निर्णयों में बदलते हैं इससे पहले कि कोई कोड मौजूद हो। यह कोड लिखने से एक अलग कौशल है, और यह अलग से ट्रैक करने लायक है, क्योंकि वह मॉडल जो आपके इंटरफ़ेस को अच्छी तरह से योजना बनाता है वह हमेशा वह मॉडल नहीं है जो इसे सबसे तेज़ी से लागू करता है।Kimi and MiniMax for design work, and both do a genuinely good job at UI design planning — turning a loose product idea into sensible layout, hierarchy and component decisions before any code exists. That is a different skill from writing code, and it is one worth tracking separately, because the model that plans your interface well is not always the model that implements it fastest.
अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न
2026 में सर्वश्रेष्ठ AI कोडिंग मॉडल कौन सा है?
कोई एक सर्वश्रेष्ठ AI कोडिंग मॉडल नहीं है — यह काम पर निर्भर करता है। Fable, Claude Opus 4.8 और GPT-5.6 Sol planning में आगे हैं, Claude कंटेंट में आगे है, और Cursor का Auto Composer गति और मूल्य में जीतता है। एक विजेता का पीछा करने के बजाय मॉडल को काम से मेल खाएं।
योजना और आर्किटेक्चर के लिए कौन सा AI मॉडल सबसे अच्छा है?
Fable, Claude Opus 4.8 और GPT-5.6 Sol सबसे मजबूत योजनाकार हैं, Grok इनके करीब है। ये अस्पष्ट आवश्यकताओं को क्रमबद्ध चरणों में विभाजित करते हैं और कोड लिखने से पहले किनारे के मामलों को सामने लाते हैं — यह वह हिस्सा है जो यह तय करता है कि कोई फीचर सुचारू रूप से लॉन्च होता है या नहीं।
कौन सा AI मॉडल सबसे तेजी से कोड लिखता है?
Cursor's Auto Composer एडिटर के अंदर कच्चे कार्यान्वयन के लिए सबसे तेज है, और यह सर्वोत्तम मूल्य भी है क्योंकि इसे लगातार उपयोग करने के लिए मूल्य निर्धारण किया गया है। यांत्रिक, अच्छी तरह परिभाषित कोडिंग के लिए यह पहले चुनने के लिए मॉडल है, केवल आवश्यकता होने पर ही किसी भारी रीजनर तक बढ़ाएं।
कोडिंग के लिए Claude या ChatGPT बेहतर है?
कंटेंट और कॉपी के लिए Claude जीतता है, GPT-5.6 बहुत करीब है। योजना के लिए, GPT-5.6 Sol और Claude Opus 4.8 दोनों शीर्ष स्तर के हैं। टोकन बजट पर रोजमर्रा के सहकार्य के लिए, Claude Sonnet 5 असाधारण है। व्यवहार में मैं दोनों का उपयोग करता हूं और प्रत्येक कार्य के लिए चुनता हूं।
UI डिजाइन के लिए कौन से AI मॉडल सबसे अच्छे हैं?
Kimi और MiniMax दोनों UI डिजाइन योजना में मजबूत काम करते हैं — एक उत्पाद विचार को लेआउट, पदानुक्रम और घटक संरचना में अनुवाद करना कोड अस्तित्व में आने से पहले। डिजाइन योजना कोड कार्यान्वयन से एक अलग कौशल है, इसलिए सर्वोत्तम डिजाइन मॉडल हमेशा सर्वोत्तम कोडर नहीं होता।
कौन सा AI कोडिंग मॉडल सर्वोत्तम मूल्य-प्रदान करता है?
Cursor's Auto Composer सर्वोत्तम मूल्य प्रदान करता है — यह तेज है और पूरे दिन चलने के लिए मूल्य निर्धारित है बिना किसी राशन के। Claude Sonnet 5 तर्क-सक्षम मॉडलों के बीच सर्वोत्तम मूल्य है क्योंकि इसका टोकन उपयोग जो गुणवत्ता प्रदान करता है उसके सापेक्ष कम है।
दस दिन बाद मेरी स्थिति यह है: गति और मूल्य के लिए Composer, रोज़मर्रा के काम के लिए Sonnet 5, Fable, Opus 4.8 और GPT-5.6 Sol जब किसी समस्या को सच्चे विचार की जरूरत हो, Claude जब इसे सच्चे शब्दों की जरूरत हो, और Grok एक कम आंका गया सर्वांगीण विकल्प के रूप में। अगले Meta का नया मॉडल, Gemini और Kimi हैं — मैं वापस रिपोर्ट दूंगा जब उन्होंने चयनकर्ता में अपनी जगह अर्जित या खो दी हो।