1M AI Newsの監測によると、CursorはComposer 2の技術レポートを公開し、初めて完全なトレーニング計画を明らかにしました。ベースモデルのKimi K2.5はMoEアーキテクチャを採用し、総パラメータは1.04兆、活性化パラメータは320億です。トレーニングは2段階に分かれており、まずコードデータ上で継続的な事前学習を行い、コーディング知識を強化します。その後、大規模な強化学習を通じてエンドツーエンドのコーディング能力を向上させます。RL環境は実際のCursorの使用シナリオを完全に模擬しており、ファイル編集、ターミナル操作、コード検索などのツール呼び出しを含み、モデルが本番環境に近い条件下で学習できるようになっています。
レポートでは、自社開発のベンチマークCursorBenchの構築方法も併せて公開されており、これはエンジニアチームの実際のコーディングセッションからタスクを収集したものであり、人工的に作り出したものではありません。ベースモデルのKimi K2.5はこのベンチマークで36.0点しか獲得できませんでしたが、2段階のトレーニングを経て、Composer 2は61.3点に達し、70％の向上を実現しました。Cursorは、その推論コストがGPT-5.4やClaude Opus 4.6などの最先端モデルのAPIよりも著しく低いと称し、精度とコストの両面でパレート最適を達成しています。
