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Cursor 2.0 模型列表里多了一个新的模型，Composer。

Composer 是 Cursor 新推出的代理（agent）模型，专为软件工程智能和速度而设计。在 Cursor 的基准测试中，该模型达到了前沿（frontier）的编码水平，同时生成速度比同类模型快四倍。

Composer 之所以能达到这些效果，是通过训练模型去完成大型代码库中的真实软件工程挑战。在训练阶段，Composer 可以使用一组生产级的搜索与编辑工具，并被要求高效地解决各种复杂问题。最终产出的是一个为在 Cursor 中作为 agent 高频率使用而优化的大规模模型。

基准测试

我们先看下 Composer 的基准测试数据

基准测试在 Cursor 的内部工具环境上进行。Cursor 将模型按得分分为若干类别并报告每类中最优的模型。

Fast Frontier 包括为高效推理设计的模型，如 Claude Haiku 4.5 和 Gemini Flash 2.5。

Best Open 包括近期开源权重发布的模型，如 Qwen Coder 和 GLM 4.6。

Frontier 7/2025 指的是今年 7 月可用的最佳模型。

Best Frontier 包括 GPT-5 和 Sonnet 4.5，这两者的性能都优于 Composer。

训练方法

Cursor 开发 Composer 的动机来自于开发 Cursor Tab（定制补全模型）的经验。Cursor 团队发现，开发者往往既想要最聪明的模型，又希望它能支持交互式使用，让人保持编码的流畅感。

在开发过程中，Cursor 曾试验过一个代号为 Cheetah 的原型代理模型，以更好地理解更快的代理模型带来的影响。Composer 是这个原型的“更聪明”版本——它足够快速，可以让编码体验保持愉悦。

Composer 是一种支持长上下文生成与理解的专家混合（Mixture-of-Experts, MoE）语言模型。它通过在多样化开发环境中使用强化学习（RL）进行专业化训练，专注于软件工程领域。每次训练迭代中，模型会接收到一个问题描述并被指示生成最佳响应，可能是代码修改、计划，或是有信息量的回答。

该模型可以访问一些简单工具（例如读取和编辑文件），也能使用更强大的工具（如终端命令和跨代码库的语义搜索）。

为了衡量进展，Cursor 团队还构建了一个尽可能忠实于软件开发者需求的评估体系，Cursor Bench，这是由 Cursor 的工程师与研究人员的真实代理请求组成，并附有人工整理的最佳解决方案。该评估不仅衡量代理的正确性，还评估其对代码库现有抽象与软件工程实践的遵循程度。

强化学习让 Cursor 团队能够主动地将模型特殊化为更有效的工程助手。由于响应速度对于交互式开发至关重要，Cursor 团队在奖励机制中激励模型在工具使用上做出高效选择，并尽可能最大化并行性。此外，Cursor 团队在训练中也让模型学会成为一个更有帮助的助理，尽量减少不必要的回复和无证据的断言。

Cursor 团队还发现，在强化学习过程中，模型会自发学到一些有用行为，例如执行复杂搜索、修复 linter 错误，以及编写和运行单元测试。

大规模 MoE 模型的高效训练需要在基础设施与系统研究上大量投入。Cursor团队构建了基于 PyTorch 与 Ray 的定制训练基础设施，以支持大规模的异步强化学习。Cursor 团队通过将 MXFP8 MoE 内核与专家并行（expert parallelism）和混合分片数据并行（hybrid sharded data parallelism）结合，原生地在低精度下训练模型，从而将训练扩展到成千上万的 NVIDIA GPU，并将通信开销降至最低。

此外，使用 MXFP8 进行训练还能在不需要后训练量化（post-training quantization）的情况下，提供更快的推理速度。

在 RL 训练期间，Cursor 团队希望模型能够调用 Cursor Agent 框架中的任何工具。这些工具允许编辑代码、使用语义搜索、在字符串中 grep（查找）以及运行终端命令。在 Cursor 这个规模上，教会模型有效调用这些工具需要运行数十万并发的、云端的沙箱编码环境。

为支持这种工作负载，Cursor 团队改造了此前为 Background Agents 构建的基础设施，重写了虚拟机调度器以适应训练运行的突发性和规模。这使得 RL 环境与生产环境能够无缝统一。

Cursor 本身就是为软件工程构建工具，Cursor 团队本身也在广泛使用自己开发的工具。开发 Composer 的动机之一就是打造一个 Cursor 团队在日常工作中会主动使用的代理。近几周来，Cursor 内部发现很多同事已经在日常开发中使用 Composer。

已经在使用 Composer 的同学，欢迎评论区分享下你的真实使用感受。