Cursor模子新澄迈预应力砼钢绞线，新版块已来到Composer 2.5。
略微翻Cursor公告，两件事挺有兴味：
是Cursor这回学浑厚了，新模子“套”了Kimi不再藏着掖着，连具体用了若干王人方向清纯碎白。
（Cursor：Kimi底，自特等测验+RL占了85的总算力）
二是马斯克原地献艺变脸，之前Cursor堕入“套壳风云”时他在傍边推波助澜，目前却十分力地赞理站台：
王人给我去用Cursor新模子。
网友：老马你让我感到生分(doge）。
别思多了，其实这是因为Cursor和马斯克达成了算力作——
Composer 2.5部分测验是在Colossus 2上完成的，以及Cursor正在和SpaceXAI作，从启动测验个界限显着大的模子。
好好好，新模子刚来，下代模子的“饼”又吃上了，看来Cursor的确铆足了劲思搞自研（具体原因下文详聊）。
不外远的咱是够不着了，先看目下这个确实的——Composer 2.5本人亮点也很足。
1/10资本、Opus 4.7推崇，况兼发布后周还给你双倍用量。
好伙，这几个词甩出来，等闲用模子的一又友谁不欢叫了。
但问题是，Cursor新模子真有这样顶吗？？
1/10资本、Opus 4.7推崇
顶不顶目前咱不好说，归正测评收货挺亮眼。
据Cursor先容，“它擅长在万古辰运行的任务中持续使命，可靠地谨守复杂领导，互助体验也加顺畅”。
这些推崇反应到具体数字上即是，其能水平举座接近Claude Opus 4.7。
Terminal-Bench 2.0（结尾/敕令行任务）：69.3 VS 69.4，险些持平；SWE-Bench Multilingual（多谈话工程问题）：79.8 VS 80.5，差距微细；CursorBench v3.1（难度编程任务）：63.2 VS 配64.8，差距微细。
能和Opus 4.7稠浊是曲，常用模子的东说念主王人知说念这里头的含金量了。
况兼除了在难度的任务上测验除外，他们还校正了模子在疏浚立场和参加别校准（什么期间该出多鼎力）等行为层面的推崇。
听起来有点概述，但Cursor示意：
这些维度很难通过现存基准充分反应，但咱们发现，它们对本色使用果十分蹙迫。
那么，Composer 2.5真实才气如何呢？
鉴于目前Cursor用度户只可体验Auto格式（诚然上架了然则选不了）澄迈预应力砼钢绞线，是以咱先看波网友的反馈。
先插嘴，Composer模子速率是真快啊，甭管是哪个版块，用起来歘歘歘的。
OK，回来正题。
目前圈扒下来，嗅觉Composer 2.5反馈还可以？？
Snapchat前机器学习工程师热诚发帖称，自从Composer 2发布后，她就把大多半设立使命搬到了Cursor上头。
况兼还甩出了句颇有暴论滋味的话：
若是你在使用AI进行设立，却仍然默许使用资本的模子来完成每项任务，那么你80的使命王人是在浪花钱。
图像生成初创公司LetzAI的CEO也有访佛感受，他在体验新模子几小时后示意：
过去可能会对AI的案挑三拣四、反复修改，但此次因为Composer 2.5作念得太好太快，我方平直“躺平认了”。
没什么可抉剔的，就这样办吧。
思你也发现了，除了模子才气除外，他们提到了另个蹙迫要津词：价钱。
Composer 2.5的价钱为每百万输入token 0.50好意思元、每百万输出token 2.50好意思元。
此外，还有个智能水平相通但速率快的变体，价钱为每百万输入token 3.00好意思元、每百万输出token 15.00好意思元。
p.s. 与Composer 2样，fast是默许选项。
这个价钱若何说呢？也即是Opus 4.7的1/10吧。
1/10资本、Opus 4.7推崇，若是果真如测评和网友所言，那对是真香了。
Kimi底，还作念了这些测验校正
那么Composer 2.5此次是如何达成能“飞跃”（至少是名义上）的呢？
虽说是有Kimi底，但好赖贴的是“Cursor自研模子”的标签，这背后多若干少总得有自研吧。
Cursor：别说我还真有。
回到模子本人，Cursor这回在测验栈上作念了不少校正，主要围绕两个向：
模子智能和易用。
具体则有三点：
，给RL测验加了“定向反馈”
过去RL励是基于整条轨迹算的，rollout动辄几十万token澄迈预应力砼钢绞线，模子很难知说念我方究竟是哪步搞了——终励只可告诉你“出问题了”，但具体错哪儿，信号噪声绝顶大。
Cursor的解法是：那处不合就在那处平直喂反馈。
举个例子，模子在某轮调用了个不存在的器用，收到报错后连接干别的。几百次调用里就此次错，对终励基本没影响。
但Cursor会在出错那轮的险峻文里插句“Reminder: Available tools…”并附上可用器用列表，由此得到个新的“西席”概率散播。
如斯来，作假器用的概率被压下去，有替代项的概率被抬上来，然后让学生模子向这个散播靠近就行。
这套法在Composer 2.5里被用在了多种行为上，从编码立场到疏浚式王人有。
二，成数据界限翻了25倍
RL测验几轮下来，Composer还是能解决大部分测验题了，钢绞线若何连接提高？
谜底是动态生成难的任务。
其中个玩法叫“删除”——给智能体个带测试的代码库，让它删掉某个特定但保证代码库还能跑，然后任务即是把这个从头达成出来，测试即是励信号。
不外任务多，励舞弊也随着来了。
Cursor发现Composer 2.5会整些离谱操作，比如逆向Python类型查验缓存找出被删的函数签名，致使反编译Java字节码重建三API。
好在王人被监控器用抓到了，但也算提了个醒——大界限RL得谨防。
三，底层测验作念了化
Cursor用的是带散播式正交化的Muon，并把通讯作念成异步——个任务等通讯时，化器接着进其他任务，让聚集和想象相通起来。
终在1T模子上，化器每步只有0.2秒。
另外针对MoE模子，他们把非权重和权重的HSDP布局隔断了：非权重小，FSDP组就窄点，单节点内贬责；权紧要，就用宽的分片网格。
这样彼此立的并行维度也能相通，比如CP=2和EP=8可以在8个GPU上跑，而不必占16个。
总之，从测验信号到数据界限再到底层并行，Cursor此次是全栈王人动了遍。
One More Thing
Cursor为啥这样拼搞自研？其实从它和Anthropic的奥妙关连里就能一隅之见。
刚好近看了姚顺宇（不是腾讯阿谁）作客张小珺播客的那期节目，这位Anthropic前职工的不雅察，有时能确认问题：
Cursor早是踩着Claude的肩膀火起来的。设立者社区里不立文字的好用，背后很大部分功劳来自Claude模子本人。那段时辰Cursor和Anthropic是典型的“鱼水关连”，个出模子个坐褥物，各赚各的钱。
但Claude Code出来，画风就变了。
Anthropic我方下场作念编程产物，等于平直进了Cursor的土产货。原来的“上游供应商”俄顷形成了“正濒临手”，再连接把身命押在对的API上，显着不是个安全的接管。
是以Cursor走上自研这条路，与其说是思成为下个Anthropic，不如说是被着不得不走——
模子持在我方手里，命才在我方手里。
说到这里我很有趣个问题：在自研模子到手之前，Cursor目前的格式难说念真的不具有护城河吗？
至少对我这种非业设立者而言，听起来或者Cursor还可以——有多款前沿模子可选，价钱还低廉。
带着有趣，我看到X上有东说念主给出了种解读，挺有兴味：
Cursor的护城河从来王人不是基础模子，而是RL测验过程+设立者使命流数据。目前他们正在确认注解：只有经过满盈的微调，开源基础模子在特定任务上也能与前沿模子相比好意思。
仔细思思这话也不算太夸张。
Composer 2.5的测验里，85的算力王人花在了Kimi基模除外的后测验和RL上——Kimi K2.5仅仅个伊始，信得过让它在编程任务上能的，是Cursor我方那套围绕真实IDE场景作念出来的测验管线。
手机号码：13302071130这个法也解释了为啥它能把价钱压到Opus的十分之。因为，开源基模省却了从预测验那笔贵的钱，剩下的全在编程这件事上作念淡雅化测验。
模子只为Cursor的IDE场景奇迹，没要为通用才气买单。
至于为啥此次牵手的是马斯克的SpaceXAI（毕竟老立时次推崇得并不友好），逻辑貌似也不复杂。
OpenAI有Codex、Anthropic有Claude Code、Google有Gemini Code Assist，这几我方王人在作念编程产物，跟Cursor王人是潜在敌手，算力上指望不上。
剩下能拿出天下算力集群、又不跟Cursor在编程赛说念正面突破的玩，掰着指头数也没几个了——
老马的Colossus 2刚好是现成的。
况兼若是把时辰线拉长看，你会发现马斯克和Cursor之间，还是远不仅仅单纯的“算力作”。
本年3月，xAI里面荡漾之际，马斯克先从Cursor挖走了两位中枢工程淡雅东说念主。
紧接着4月，大的作为来了。SpaceX晓示与Cursor达成作，由Colossus算为Cursor测验模子。
但信得过要津的不是算力，而是合同本人。
按照网上暴露的要求，SpaceX得回了改日以600亿好意思元收购Cursor的先权。即便终不收购，Cursor也需要支付100亿好意思元“作费”。
耐东说念主寻味的是，据TechCrunch暴露，这份合同官宣前几小时，Cursor原来正要敲定轮20亿好意思元、估值500亿的融资，参投包括a16z、英伟达、Thrive等线机构。
成果老马脚插进来，把这单给截胡了。
是以某种进程上而言，这其实是次十分典型的“马斯克式绑定”：
要么给我，要么给我100亿，非论怎么先提前把Cursor的运说念锁进了我方的疆土。
至于他前脚推波助澜、后脚力站台的变脸速率嘛——硅谷的故事，向来如斯。
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