Gate News 消息，3 月 25 日，Cursor 發布 Composer 2 技術報告，首次披露完整訓練方案。底座模型 Kimi K2.5 採用 MoE 架構，總參數 1.04 萬億、激活參數 320 億。訓練分為兩個階段：先在程式碼資料上進行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蒐集任務，而非人工構造。底座 Kimi K2.5 在該基準上得分 36.0，經兩階段訓練後 Composer 2 達到 61.3 分，提升 70%。Cursor 表示，其推理成本顯著低於某前沿大模型 API，在準確率與成本之間實現帕累托最優。
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