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剛剛，Cursor 2.0攜自研模型Composer強勢登場，不再只做「殼」

亨通光電

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機器之心報道
機器之心編輯部
終于 ， Cursor 還是走上了自己訓練大型語言模型的路 。
Cursor 2.0 終于來了！
剛剛 ， Cursor 發布了兩項重大更新：首個編碼模型 Composer ， 以及用于并行協作多個智能體的新界面 。


此舉意義非凡 。 一直以來 ， Cursor 雖然廣受歡迎 ， 但終究免不了「AI 時代的 VS Code」的帽子 ， 因為它此前只能使用 Claude、GPT 等第三方模型 。 這既是 Cursor 的起點 ， 也成了它的瓶頸 。
Composer 的發布 ， 堪稱是 Cursor 打破這個瓶頸的「獨立宣言」 ， 這也標志著 Cursor 正式從「AI 外殼」向「AI 原生平臺」進化 。
自研模型 Composer
Composer 是一款前沿模型 ， 雖然智能程度不敵 GPT-5 等最佳前沿模型 ， 但速度確實遙遙領先 ， 達到了同等智能模型的 4 倍 。

在基準測試中 ， Composer 實現了前沿水平的編碼智能 ， 同時生成速度達到每秒 250 個 token—— 大約是領先的快速推理模型的兩倍 ， 是同類前沿系統的四倍 。 （注：Cursor 發布的對比將模型分為幾個類別：「最佳開源」（例如 ， Qwen Coder、GLM 4.6）、「快速前沿」（Haiku 4.5、Gemini Flash 2.5）、「2025 年 7 月前沿」（年中可用的最強模型）以及「最佳前沿」（包括 GPT-5 和 Claude Sonnet 4.5） 。 Composer 在匹敵中端前沿系統智能水平的同時 ， 還在所有測試類別中實現了有記錄以來的最高生成速度 。 ）

該模型專為在 Cursor 中進行低延遲的智能體式編碼而打造 ， 大多數回合在 30 秒內完成 。 早期測試者認為其快速迭代的能力非常順手 ， 并愿意信任它處理多步驟編碼任務 。
官方表示 ， Composer 通過一組強大的工具進行訓練 ， 包括覆蓋整個代碼庫的語義搜索 ， 因此在理解與處理大型代碼庫方面顯著更強 。


具體來說 ， 在訓練過程中 ， Composer 可使用一套生產級的搜索與編輯工具 ， 并被要求高效解決各類棘手問題 。
該模型的研發動力源于 Cursor 團隊在開發 Cursor Tab（自研的補全模型）時的經驗 。
他們發現 ， 開發者往往希望使用既足夠智能又能支持交互式使用的模型 ， 以保持編碼的專注與流暢 。 在研發過程中 ， 他們試驗了一個代號為 Cheetah 的原型智能體模型 ， 以更好地理解更高速智能體模型的影響 。 Composer 是該模型的更智能升級版 ， 憑借足夠的速度支撐交互式體驗 ， 讓編碼始終愉快順滑 。

從架構上來看 ， Composer 是一種混合專家（MoE）模型 ， 支持長上下文的生成與理解 。 它通過在多樣化的開發環境中進行強化學習 ， 針對軟件工程進行了專項優化 。 每次訓練迭代中 ， 模型都會接收問題描述 ， 并被指示產出最佳響應 ， 無論是代碼修改、方案規劃 ， 還是信息性回答 。 模型既能使用讀取與編輯文件等簡單工具 ， 也能調用更強大的能力 ， 例如終端命令和面向整個代碼庫的語義搜索 。
為衡量進展 ， 他們構建了一套盡可能貼近軟件開發者實際使用價值的評測 。 新基準測試 Cursor Bench 由 Cursor 的工程師和研究人員提交的真實智能體請求組成 ， 并配有人工精心整理的最佳解決方案 。 該評測不僅考察智能體的正確性 ， 還評估其對代碼庫既有抽象與軟件工程實踐的遵循程度 。

強化學習使他們能夠有針對性地優化模型 ， 以更好地服務高效的軟件工程 。 鑒于響應速度是交互式開發的關鍵 ， 他們鼓勵模型在工具使用上做出高效選擇 ， 并在可能的情況下最大化并行處理 。 此外 ， 他們通過減少不必要的回復、避免無依據的陳述來訓練模型 。 他們還發現 ， 在 RL 過程中 ， 模型會自發習得一些有用的能力 ， 例如執行復雜搜索、修復 linter 錯誤 ， 以及編寫并運行單元測試 。

Composer 已經被 Cursor 自己的工程團隊在日常開發中使用 —— 這表明其成熟度和穩定性 。
目前 ， Composer 已完全集成到 Cursor 2.0 中 ， 這是該公司智能開發環境的一次重大更新 。
多智能體界面
Cursor 的界面設計也進行了更換 。
其博客介紹說 ， 這一版本更加聚焦 ， 徹底以「智能體」為中心 ， 而非傳統的文件結構 。 這樣用戶就能專注于想要的結果 ， 而讓智能體處理繁瑣的細節 。 當需要深入代碼時 ， 用戶也可以輕松在新布局中打開文件 ， 或切換回經典的 IDE 界面 。

Cursor 2.0 能夠輕松并行運行多個智能體 ， 它們之間互不干擾 。 這得益于 git worktree 或遠程機器的支持 。 Cursor 表示：「我們甚至發現 ， 讓多個模型同時嘗試同一問題并擇優采用 ， 能顯著提升最終結果 ， 尤其是在更難的任務上 。 」

every.to 博客分享了一些測試示例 ， 比如在下面的示例中 ， 在頂部欄中 ， 可以看到三個不同的模型上運行了相同的任務：Composer 1 Alpha 運行了兩次 ， Grok Code 運行了一次：

該博客寫到：「現在 ， 開發者可以同時運行多個 AI 智能體 ， 每個智能體負責項目的不同部分 ， 每個部分被稱為一個工作樹（work tree） 。 這相當于一群實習生各自負責這篇文章的不同章節 ， 并同時向我匯報工作 。 」
另外 ， Cursor 官方還提到 ， 隨著他們更多地使用智能體進行編碼 ， 出現了兩個新的瓶頸：代碼評審與變更測試 。
Cursor 2.0 也開始解決這兩個問題 。 支持更快速地審閱智能體的變更 ， 并在需要時深入代碼 。
同時 ， 他們還構建了原生瀏覽器工具 ， 使 Cursor 可以測試其工作并持續迭代 ， 直到產出正確的最終結果 。

基礎設施
高效訓練大型 MoE 模型需要在基礎設施與系統研究方面進行大量投入 。 團隊基于 PyTorch 和 Ray 構建了定制化訓練基礎設施 ， 以在大規模環境下支持異步強化學習 。 他們通過將 MXFP8 MoE kernels 與專家并行和混合分片數據并行相結合 ， 在原生低精度下訓練模型 ， 從而以極低的通信開銷將訓練擴展到數千張 NVIDIA GPU 。 此外 ， 采用 MXFP8 訓練還能在無需訓練后量化的情況下實現更快的推理速度 。
在進行 RL 時 ， 團隊希望模型能夠調用 Cursor Agent 框架中的任意工具 。 這些工具可用于編輯代碼、進行語義搜索、使用 grep 查找字符串 ， 以及運行終端命令 。 以 Cursor 的規模 ， 要讓模型高效調用這些工具 ， 需要在云端并發運行數十萬份隔離的沙盒編碼環境 。 為了承載這類工作負載 ， 團隊對既有的 Background Agents 基礎設施進行了改造 ， 重寫了虛擬機調度器 ， 以適配訓練運行的突發性與規模 。 由此 ， 他們將 RL 環境與生產環境實現了無縫統一 。
網友點評
作為明星級 AI 編程工具 ， Cursor 的這次大版本更新自然也收獲了無數眼球 。
參與過早期體驗的開發者紛紛給出好評 。 比如 every.to 博客就收集整理了多位開發者的意見反饋 ， 其中有好有壞：


X 上也有不少網友分享自己的體驗 。

已經有人玩笑式讓 Cursor 2.0 來構建 AGI 了：

參考鏈接：
https://x.com/cursor_ai/status/1983567619946147967
https://cursor.com/blog/2-0
https://every.to/vibe-check/vibe-check-cursor-2-0-and-composer-1-alpha
https://cursor.com/cn/changelog/2-0
【剛剛，Cursor 2.0攜自研模型Composer強勢登場，不再只做「殼」】文中視頻鏈接：https://mp.weixin.qq.com/s/SOYp-wIq3YE_DbgppqhALg

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