據 1M AI News 監測，Cursor 發布 Composer 2 技術報告，首次披露完整訓練方案。底座 Kimi K2.5 為 MoE 架構，總參數 1.04 萬億、激活參數 320 億。訓練分兩階段：先在程式碼資料上繼續預訓練以增強編碼知識，再透過大規模強化學習提升端到端編碼能力。RL 環境完全模擬真實 Cursor 使用場景，包括檔案編輯、終端操作、程式碼搜尋等工具調用，讓模型在接近生產環境的條件下學習。
報告同步公布了自研基準 CursorBench 的構建方法：從工程團隊的真實編碼會話中收集任務，而非人工構造。底座 Kimi K2.5 在該基準上僅得 36.0 分，經兩階段訓練後 Composer 2 達到 61.3 分，提升 70%。Cursor 稱其推理成本顯著低於 GPT-5.4 和 Claude Opus 4.6 等前沿模型 API，在準確率與成本之間實現帕累托最優。
