Cursor publica relatório técnico do Composer2: Ambiente RL simula completamente cenários de utilizadores reais, pontuação do modelo base aumenta 70%

De acordo com a monitorização do 1M AI News, a Cursor lançou o relatório técnico do Composer 2, revelando pela primeira vez o plano completo de treino. A base Kimi K2.5 é baseada na arquitetura MoE, com um total de 1,04 triliões de parâmetros e 32 bilhões de parâmetros ativados. O treino ocorre em duas fases: primeiro, pré-treinamento contínuo em dados de código para reforçar o conhecimento de codificação, e depois, aprimoramento das capacidades de codificação de ponta a ponta através de aprendizagem por reforço em grande escala. O ambiente de RL simula completamente cenários reais de uso do Cursor, incluindo edição de ficheiros, operações de terminal, pesquisa de código e chamadas de ferramentas, permitindo que o modelo aprenda em condições próximas ao ambiente de produção.

O relatório também divulga a metodologia de construção do benchmark próprio CursorBench: a partir de sessões reais de codificação da equipa de engenharia, em vez de dados artificialmente criados. A base Kimi K2.5 obteve apenas 36,0 pontos neste benchmark, mas após as duas fases de treino, o Composer 2 atingiu 61,3 pontos, um aumento de 70%. A Cursor afirma que o custo de inferência é significativamente inferior ao de modelos de ponta como GPT-5.4 e Claude Opus 4.6, alcançando uma otimização de Pareto entre precisão e custo.