Новая ИИ-модель Cursor Composer 2 создана на базе китайской открытой Kimi K2.5. Сотрудник компании Ли Робинсон отметил, что около четверти предобучения взято из базовой модели, а все остальное Cursor выполнила самостоятельно за счет тонкой настройки и дополнительной тренировки. Из-за этой доработки показатели на бенчмарках отличаются от оригинальной Kimi K2.5. Коммерческая лицензия реализуется через партнера по инференсу Fireworks.
Cursor никак не афишировала эти детали, что привело к критике. Информация всплыла после того, как разработчики Kimi сами проанализировали модель. Сооснователь Cursor Аман Сангер принял ответственность: «Мы упустили момент, не указав базу Kimi в нашем блоге с самого начала. В следующей модели все исправим».
Более широкий вопрос касается причин такого молчания. Вероятнее всего, компания не хотела признавать, что в отличие от Anthropic и OpenAI не способна разрабатывать собственные передовые модели. Эти соперники вкладывают миллиарды в закрытые базовые модели, а Cursor просто не дотягивает до такого уровня.
Cursor могла бы продвигать доработку open-source как умный обходной путь
Само по себе использование сильной открытой модели с последующей настройкой под задачу — нормальная и часто выгодная стратегия. Особенно для фирмы, где главная экспертиза лежит не в создании гигантских языковых моделей, а в разработке редактора для программирования. Главная ошибка — выпускать продукт на чужой базе под своим именем без упоминания источника.
С другой стороны, если доработанная версия Cursor действительно соперничать с проектами за миллиарды долларов, это заставляет задуматься крупные лаборатории: насколько ценна закрытая базовая модель, если небольшая команда с грамотной настройкой достигает похожих результатов?
Гораздо выгоднее было бы сразу акцентировать внимание на открытом подходе. Сопоставимые показатели от настроенной open-source модели стали бы аргументом, что путь с миллиардными вложениями в закрытые разработки — не единственный. Давление перешло бы на OpenAI и Anthropic, а Cursor осталась бы в выигрыше.
Cursor бросает вызов OpenAI и Anthropic с Composer 2 — моделью для кода по сниженной цене
Cursor представила Composer 2 — следующее поколение своей ИИ-модели, заточенной под разработку программного обеспечения. Она стремится сравняться с топовыми моделями для кодирования от Anthropic и OpenAI, но при значительно меньших затратах.
Модель уже работает в Cursor и в предварительной альфа-версии интерфейса «Glass». Стоимость начинается с 0,50 доллара за миллион входных токенов и 2,50 доллара за миллион выходных. Более быстрая вариация, которую Cursor называет равноценной по возможностям, обойдется в 1,50 и 7,50 доллара соответственно — и именно она используется по умолчанию.
| Модель | Цена за 1 млн токенов, вход / выход (доллары) | Примечание |
|---|---|---|
| Composer 2 | 0.50 / 2.50 | Стандартная версия |
| Composer 2 Fast | 1.50 / 7.50 | Быстрая версия с той же интеллектуальностью по версии Cursor |
| Claude Opus 4.6 | 5.00 / 25.00 | Цена API от Anthropic, действует для любого размера контекста |
| GPT-5.4 | 2.50 / 15.00, короткий контекст; 5.00 / 22.50, длинный контекст | Цены OpenAI в зависимости от длины контекста |
По стоимости API Composer 2 заметно дешевле как Claude Opus 4.6, так и GPT-5.4. Даже ускоренная версия остается существенно выгоднее конкурентов по расходам на токены.
Сооснователь Аман Сангер в беседе с Bloomberg объяснил, что обучение велось только на данных с кодом. Такая специализация позволила создать компактную и экономичную модель. «Она не разберется с вашими налогами. Не сочинит стихотворение», — добавил он.
Обучение с подкреплением на протяженных задачах программирования обеспечило рост качества
Cursor объясняет прогресс по сравнению с предыдущей версией улучшенным начальным этапом дополнительного предобучения — оно заложило прочную основу для последующего обучения с подкреплением. Тренировочные сессии проходили на так называемых длинно горизонтных задачах кодирования — сложных заданиях, где нужно выполнить сотни отдельных шагов.
Опубликованные результаты демонстрируют значительный прорыв, особенно на фоне ранних версий Composer. На внутреннем бенчмарке CursorBench модель поднялась с 44,2 (у Composer 1.5) до 61,3. Плюс улучшения на Terminal Bench 2.0 для агентных задач в терминале и SWE-bench Multilingual для инженерных задач 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 везде сравнимы напрямую — они 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.
Разработка собственной модели для Cursor — это вопрос выживания, а не только характеристик
Cursor напрямую соперствует с Anthropic и OpenAI, которые выводят все более мощные ИИ для разработки софта. По данным Bloomberg, у Cursor свыше миллиона ежедневных пользователей и около 50 тысяч корпоративных клиентов. Компания ведет переговоры о новом раунде инвестиций с оценкой примерно в 50 миллиардов долларов.
При этом Cursor сталкивается с фундаментальной проблемой. Платформа по-прежнему поддерживает модели от OpenAI и Anthropic, то есть конкурирует с поставщиками, на чьей технологии она зависит. Пока Cursor покупает чужие модели, ее цены, производительность и маржа полностью подвластны фирмам, которые продают напрямую тем же клиентам.
Anthropic особенно активно наступает в сегменте кодирования с Claude Code. Cursor подсчитала, что одна подписка Claude Code за 200 долларов в месяц может сожрать около 5000 долларов реальных затрат на вычисления. Это подчеркивает системную уязвимость: при использовании чужой модели вы платите полную стоимость ресурсам, которые провайдер субсидирует в своем продукте.
У Cursor остается мало пространства для маневра. Потребительские подписки уже работают в убыток, бизнес держится на корпоративных контрактах. А в долгосрочной перспективе риск еще выше: по мере роста способностей ИИ-агентов для кодирования пользователи могут обойти IDE и перейти прямо к сервисам провайдеров моделей.