Cursor анонсировала Composer 2 — второе поколение собственной ИИ-модели для разработки программного обеспечения. Эта модель способна соперничать с передовыми решениями Anthropic и OpenAI для кодинга, но при значительно меньших затратах.
Модель уже работает в Cursor и в ранней альфа-версии интерфейса Glass. Стоимость начинается от 0,50 доллара за миллион входных токенов и 2,50 доллара за миллион выходных. Более быстрая версия с тем же уровнем интеллекта, по данным Cursor, обойдется в 1,50 и 7,50 доллара за миллион токенов соответственно — именно она используется по умолчанию.
| Модель | Стоимость за 1 млн токенов, вход / выход | Примечание |
|---|---|---|
| Composer 2 | 0,50 / 2,50 доллара | Стандартная версия |
| Composer 2 Fast | 1,50 / 7,50 доллара | Быстрая версия с аналогичным интеллектом, по версии Cursor |
| Claude Opus 4.6 | 5,00 / 25,00 доллара | Цена API от Anthropic, действует для любого размера контекста |
| GPT-5.4 | 2,50 / 15,00 доллара (короткий контекст); 5,00 / 22,50 доллара (длинный контекст) | Цена OpenAI в зависимости от длины контекста |
По чистой стоимости API Composer 2 от Cursor существенно уступает как Claude Opus 4.6, так и GPT-5.4. Даже ускоренная версия остается заметно дешевле конкурентов по расходам на токены.
Сооснователь Cursor Аман Сангер в беседе с Bloomberg отметил, что модель обучали исключительно на данных с кодом. Такой узкий подход позволил создать компактную и экономичную систему. «Она не поможет с налогами и не напишет стихи», — добавил он.
Обучение с подкреплением на сложных задачах кодинга повышает эффективность
Cursor объясняет прогресс по сравнению с предыдущей версией усиленным предварительным дообучением, которое создает прочную базу для последующего обучения с подкреплением. Тренировки проводились на так называемых длинно горизонных задачах кодинга — сложных программистских вызовах, требующих сотен отдельных шагов для решения.
Опубликованные Cursor результаты демонстрируют серьезный рост, особенно на фоне ранних версий Composer. На внутреннем тесте CursorBench для задач кодинга модель поднялась с 44,2 (Composer 1.5) до 61,3. Прогресс заметен и на Terminal Bench 2.0 для агентных задач в терминале, а также на SWE-bench Multilingual, проверяющем инженерные задания на разных языках программирования.
| Модель | CursorBench | Terminal Bench 2.0 | Terminal Bench 2.0 optimized | SWE-bench Multilingual |
|---|---|---|---|---|
| Composer 2 | 61.3 | 61.7 | 73.7 | |
| Composer 1.5 | 44.2 | 47.9 | 65.9 | |
| Composer 1 | 38.0 | 40.0 | 56.9 | |
| Claude Opus 4.6 | 58.2 | 58.0 | 65.4 | 77.8 |
| GPT 5.4 Thinking | 63.9 | 75.1 | N/A |
Результаты Terminal Bench 2.0 не всегда сопоставимы напрямую, поскольку зависят от агента, окружения и настроек. Для Claude Opus 4.6 значение 58.0 взято из Claude Code, а 65.4 — это оптимизированный показатель от Anthropic. Для GPT-5.4 Thinking доступно только одно опубликованное значение по Terminal Bench.
Собственная модель нужна Cursor для выживания на рынке
Cursor напрямую бросает вызов Anthropic и OpenAI, которые предлагают все более мощные ИИ для разработки ПО. По данным Bloomberg, сервис ежедневно используют свыше миллиона человек, а корпоративных клиентов насчитывается около 50 тысяч. Компания ведет переговоры о новом раунде инвестиций с оценкой в 50 миллиардов долларов.
При этом платформа Cursor по-прежнему интегрирует модели от OpenAI и Anthropic, то есть конкурирует с теми же поставщиками, на чью технологию опирается. Пока сервис закупает внешние модели, его цены, производительность и маржа зависят от компаний, которые продают напрямую тем же клиентам.
Anthropic особенно активно наступает в сегменте кодинга с Claude Code. Cursor подсчитала, что одна подписка Claude Code за 200 долларов в месяц может потреблять вычислительных ресурсов на 5000 долларов. Это подчеркивает ключевую проблему: при использовании чужой модели приходится платить полную стоимость за ресурсы, которые поставщик может субсидировать в своем продукте.
У Cursor остается мало пространства для маневра. Потребительские подписки уже убыточны, бизнес держится на корпоративных контрактах. Долгосрочный риск еще выше: по мере роста способностей ИИ-агентов для кодинга пользователи могут обойти IDE и перейти прямо к системам провайдеров моделей.