据 1M AI News 监测，Cursor 发布 Composer 2 技术报告，首次披露完整训练方案。底座 Kimi K2.5 为 MoE 架构，总参数 1.04 万亿、激活参数 320 亿。训练分两阶段：先在代码数据上继续预训练以增强编码知识，再通过大规模强化学习提升端到端编码能力。RL 环境完全模拟真实 Cursor 使用场景，包括文件编辑、终端操作、代码搜索等工具调用，让模型在接近生产环境的条件下学习。
报告同步公布了自研基准 CursorBench 的构建方法：从工程团队的真实编码会话中采集任务，而非人工构造。底座 Kimi K2.5 在该基准上仅得 36.0 分，经两阶段训练后 Composer 2 达到 61.3 分，提升 70%。Cursor 称其推理成本显著低于 GPT-5.4 和 Claude Opus 4.6 等前沿模型 API，在准确率与成本之间实现帕累托最优。
