Cursor新模型,你怎么还在套Kimi?马斯克你怎么还吆喝上了??

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Cursor新模型,你怎么还在套Kimi?马斯克你怎么还吆喝上了??
8484点击    2026-05-19 16:09

Cursor模型更新,最新版本已来到Composer 2.5


稍微一翻Cursor公告,两件事挺有意思:


一是Cursor这回学老实了,新模型“套”了Kimi不再藏着掖着,连具体用了多少都标的清清楚楚


(Cursor:Kimi打底,自家额外训练+RL占了85%的总算力)


Cursor新模型,你怎么还在套Kimi?马斯克你怎么还吆喝上了??


二是马斯克原地上演变脸,之前Cursor陷入“套壳风波”时他在旁边煽风点火,现在却十分卖力地帮忙站台


都给我去用Cursor新模型。


网友:老马你让我感到陌生(doge)。


Cursor新模型,你怎么还在套Kimi?马斯克你怎么还吆喝上了??


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别想多了,其实这是因为Cursor和马斯克达成了算力合作——


Composer 2.5部分训练是在Colossus 2上完成的,以及Cursor正在和SpaceXAI合作,从零开始训练一个规模明显更大的模型。


Cursor新模型,你怎么还在套Kimi?马斯克你怎么还吆喝上了??


好好好,新模型刚来,下一代模型的“饼”又吃上了,看来Cursor真是铆足了劲想搞自研(具体原因下文详聊)


不过远的咱是够不着了,先看眼前这个实在的——Composer 2.5本身亮点也很足。


1/10成本、Opus 4.7级表现,而且发布后首周还给你双倍用量


好家伙,这几个词一甩出来,经常用模型的朋友谁不沸腾了。


但问题是,Cursor新模型真有这么顶吗??


1/10成本、Opus 4.7级表现


顶不顶目前咱不好说,反正测评成绩挺亮眼。


据Cursor介绍,“它更擅长在长时间运行的任务中持续工作,更可靠地遵循复杂指令,协作体验也更加顺畅”


这些表现反映到具体数字上就是,其性能水平整体接近Claude Opus 4.7。


  • Terminal-Bench 2.0(终端/命令行任务):69.3% VS 69.4%,几乎持平;
  • SWE-Bench Multilingual(多语言工程问题):79.8% VS 80.5%,差距微弱;
  • CursorBench v3.1(高难度编程任务):63.2% VS 最高配64.8%,差距微弱。


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能和Opus 4.7相提并论,常用模型的人都知道这里头的含金量了。


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而且除了在更高难度的任务上训练之外,他们还改进了模型在沟通风格和投入级别校准(什么时候该出多大力)等行为层面的表现。


听起来有点抽象,但Cursor表示:


这些维度很难通过现有基准充分反映,但我们发现,它们对实际使用效果非常重要。


那么,Composer 2.5真实能力如何呢?


鉴于目前Cursor免费用户只能体验Auto模式(虽然上架了但是选不了),所以咱先看一波网友的反馈。


先插一嘴,Composer模型速度是真快啊,甭管是哪一个版本,用起来歘歘歘的。


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OK,回归正题。


目前一圈扒下来,感觉Composer 2.5反馈还不错??


Snapchat前机器学习工程师激情发帖称,自从Composer 2发布后,她就把绝大多数开发工作搬到了Cursor上面。


而且还甩出了一句颇有暴论味道的话:


如果你在使用AI进行开发,却仍然默认使用成本最高的模型来完成每一项任务,那么你80%的工作都是在浪费钱


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图像生成初创公司LetzAI的CEO也有类似感受,他在体验新模型几小时后表示:


以前可能会对AI的方案挑三拣四、反复修改,但这次因为Composer 2.5做得太好太快,自己直接“躺平认了”。


没什么可挑剔的,就这么办吧。


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想必你也发现了,除了模型能力之外,他们提到了另一个重要关键词:价格


Composer 2.5的价格为每百万输入token 0.50美元、每百万输出token 2.50美元。


此外,还有一个智能水平相同但速度更快的变体,价格为每百万输入token 3.00美元、每百万输出token 15.00美元。


p.s. 与Composer 2一样,fast是默认选项。


这个价格怎么说呢?也就是Opus 4.7的1/10吧。


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1/10成本、Opus 4.7级表现,如果效果真如测评和网友所言,那绝对是真香了。


Kimi打底,还做了这些训练改进


那么Composer 2.5这次是如何实现性能“飞跃”(至少是表面上)的呢?


虽说是有Kimi打底,但好歹贴的是“Cursor自研模型”的标签,这背后多多少少总得有自研吧。


Cursor:别说我还真有。


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回到模型本身,Cursor这回在训练栈上做了不少改进,主要围绕两个方向:


模型智能易用性


具体则有三点:


第一,给RL训练加了“定向反馈”


以前RL奖励是基于整条轨迹算的,rollout动辄几十万token,模型很难知道自己究竟是哪一步搞砸了——最终奖励只能告诉你“出问题了”,但具体错哪儿,信号噪声特别大。


Cursor的解法是:哪里不对就在哪里直接喂反馈


举个例子,模型在某一轮调用了一个不存在的工具,收到报错后继续干别的。几百次调用里就这一次错,对最终奖励基本没影响。


但Cursor会在出错那一轮的上下文里插一句“Reminder: Available tools…”并附上可用工具列表,由此得到一个新的“教师”概率分布。


如此一来,错误工具的概率被压下去,有效替代项的概率被抬上来,然后让学生模型向这个分布靠拢就行。


这套方法在Composer 2.5里被用在了多种行为上,从编码风格到沟通方式都有。


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第二,合成数据规模翻了25倍


RL训练几轮下来,Composer已经能解决大部分训练题了,怎么继续提升?


答案是动态生成更难的任务


其中一个玩法叫“功能删除”——给智能体一个带测试的代码库,让它删掉某个特定功能但保证代码库还能跑,然后任务就是把这个功能重新实现出来,测试就是奖励信号。


不过任务一多,奖励作弊也跟着来了。


Cursor发现Composer 2.5会整一些离谱操作,比如逆向Python类型检查缓存找出被删的函数签名,甚至反编译Java字节码重建第三方API。


好在都被监控工具抓到了,但也算提了个醒——大规模RL得更小心。


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第三,底层训练做了优化


Cursor用的是带分布式正交化的Muon,并把通信做成异步——一个任务等通信时,优化器接着推进其他任务,让网络和计算重叠起来。


最终在1T模型上,优化器每步只要0.2秒


另外针对MoE模型,他们把非专家权重和专家权重的HSDP布局拆开了:非专家权重小,FSDP组就窄一点,单节点内搞定;专家权重大,就用更宽的分片网格。


这样彼此独立的并行维度也能重叠,比如CP=2和EP=8可以在8个GPU上跑,而不用占16个。


总之,从训练信号到数据规模再到底层并行,Cursor这次是全栈都动了一遍。


One More Thing


Cursor为啥这么拼搞自研?其实从它和Anthropic的微妙关系里就能管中窥豹。


刚好最近看了姚顺宇(不是腾讯那个)做客张小珺播客的那期节目,这位Anthropic前员工的观察,正好能说明问题:


Cursor最早是踩着Claude的肩膀火起来的。开发者社区里口口相传的好用,背后很大一部分功劳来自Claude模型本身。那段时间Cursor和Anthropic是典型的“鱼水关系”,一个出模型一个出产品,各赚各的钱。


但Claude Code一出来,画风就变了。


Anthropic自己下场做编程产品,等于直接杀进了Cursor的腹地。原本的“上游供应商”瞬间变成了“正面对手”,再继续把身家性命押在对方的API上,显然不是个安全的选择。


所以Cursor走上自研这条路,与其说是想成为下一个Anthropic,不如说是被推着不得不走——


模型握在自己手里,命才在自己手里


说到这里我很好奇一个问题:在自研模型成功之前,Cursor现在的模式难道真的不具有护城河吗?


至少对我这种非专业开发者而言,听起来好像Cursor还不错——有多款前沿模型可选,价格还更便宜。


带着好奇,我看到X上有人给出了一种解读,挺有意思:


Cursor的护城河从来都不是基础模型,而是RL训练流程+开发者工作流数据。现在他们正在证明:只要经过足够的微调,开源基础模型在特定任务上也能与前沿模型相媲美。


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仔细想想这话也不算太夸张。


Composer 2.5的训练里,85%的算力都花在了Kimi基模之外的后训练和RL上——Kimi K2.5只是个起点,真正让它在编程任务上能打的,是Cursor自己那套围绕真实IDE场景做出来的训练管线。


这个打法也解释了为啥它能把价格压到Opus的十分之一。因为,开源基模省掉了从零预训练那笔最贵的钱,剩下的全砸在编程这一件事上做精细化训练。


模型只为Cursor的IDE场景服务,没必要为通用能力买单。


至于为啥这次牵手的是马斯克的SpaceXAI(毕竟老马上次表现得并不友好),逻辑貌似也不复杂。


OpenAI有Codex、Anthropic有Claude Code、Google有Gemini Code Assist,这几家自己都在做编程产品,跟Cursor都是潜在对手,算力上指望不上。


剩下能拿出世界级算力集群、又不跟Cursor在编程赛道正面冲突的玩家,掰着指头数也没几个了——


老马的Colossus 2刚好是现成的。


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而且如果把时间线拉长看,你会发现马斯克和Cursor之间,已经远不只是单纯的“算力合作”。


今年3月,xAI内部动荡之际,马斯克先从Cursor挖走了两位核心工程负责人。


紧接着4月,更大的动作来了。SpaceX宣布与Cursor达成合作,由Colossus超算为Cursor训练模型。


但真正关键的不是算力,而是协议本身。


按照网上披露的条款,SpaceX获得了未来以600亿美元收购Cursor的优先权。即便最终不收购,Cursor也需要支付100亿美元“合作费”。


耐人寻味的是,据TechCrunch披露,这份协议官宣前几小时,Cursor原本正要敲定一轮20亿美元、估值500亿的融资,参投方包括a16z、英伟达、Thrive等一线机构。


结果老马一脚插进来,把这单给截胡了。


所以某种程度上而言,这其实是一次非常典型的“马斯克式绑定”


要么卖给我,要么给我100亿,不管怎样先提前把Cursor的命运锁进了自己的版图。


至于他前脚煽风点火、后脚卖力站台的变脸速度嘛——硅谷的故事,向来如此。


参考链接:

[1]https://cursor.com/cn/blog/composer-2-5

[2]https://x.com/cursor_ai/status/2056415413077233983

[3]https://x.com/elonmusk/status/2056422097237283295


文章来自于"量子位",作者 "一水"。

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5
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项目地址:https://github.com/InternLM/xtuner