Gate News 消息，3 月 25 日，Cursor 发布 Composer 2 技术报告，首次披露完整训练方案。底座模型 Kimi K2.5 采用 MoE 架构，总参数 1.04 万亿、激活参数 320 亿。训练分为两个阶段：先在代码数据上进行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 在该基准上得分 36.0，经两阶段训练后 Composer 2 达到 61.3 分，提升 70%。Cursor 表示，其推理成本显著低于某前沿大模型 API，在准确率与成本之间实现帕累托最优。
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