一个月前还在用别人的模型，今天就发布了自己的基座大模型。

Cursor，这个让全球开发者疯狂的AI编程工具，刚刚扔出了一颗重磅炸弹。

2025年10月29日，Cursor 2.0正式发布，最大的亮点不是新增了什么功能，而是——他们终于有了自己的编程大模型Composer。

没错，不再是套壳GPT或Claude。这次，Cursor真的自己下场了。

30秒完成复杂任务，速度快400%

先看数据。

Composer能以每秒250个tokens的速度生成代码，比当前最快的推理模型（GPT-5、Claude Sonnet 4.5）快约两倍，比其他模型更是快四倍。

速度快不是重点，重点是质量没打折扣。

Cursor官方表示，Composer仅需30秒就能完成大多数复杂编程任务，即便面对体量庞大、结构复杂的代码库，也能保持高水准的推理与理解能力。

这个性能数据来自Cursor内部测试套件「Cursor Bench」——一个根据真实开发者使用场景打造的评估系统。它不仅看代码是否正确，还评估模型是否能遵守抽象层次、风格规范和工程实践。

测试结果显示，Composer在推理能力和任务泛化能力上，已经可以媲美中等前沿模型。

换句话说：快，但不傻。

强化学习+MoE架构：让模型在真实环境中成长

这么惊艳的表现，是怎么炼成的？

Cursor研究科学家Sasha Rush给出了答案：关键在于强化学习。

"我们用强化学习训练了一个大型MoE模型，让它更贴近真实的编程任务，而且速度也非常快。"

但这里有个问题：强化学习必须在真实环境中才能发挥作用。

如果Composer只在虚拟数据集里改改代码，它根本不知道这些代码有没有bug、测试能不能过。所以Cursor干脆让模型直接"上战场"——在完整的Cursor环境中运行、调用工具、执行命令，通过一次次真实交互，拿到最有效的反馈信号。

具体来说：

• 训练时，模型直接在完整代码库里动手，用上整套生产级工具：文件编辑、语义搜索、终端命令……
• 面对复杂工程问题，它必须自己写、自己测、自己修
• 每一轮训练都对应一个具体任务，比如写一段改动、拟一份方案，或者解释某个代码逻辑

事实证明，强化学习确实让Composer的表现上了一个台阶。

它学会了如何聪明地选工具、灵活地做并行处理。随着训练深入，模型甚至出现了涌现行为——能自动运行单元测试、修复代码格式错误，甚至可以自主完成多步代码搜索与调试流程。

Cursor 2.0：不只是更快，而是更懂开发者

除了Composer这个"核心引擎"，Cursor 2.0还带来了一系列重磅更新：

多Agent并行运行

最多可以同时运行8个Agent，每个Agent在独立的代码库副本中工作，互不干扰。你可以让多个Agent同时尝试同一个问题，然后择优采用。

原生浏览器工具（正式版）

模型可以自己动手测试代码、调错、迭代，直到结果完全正确。企业团队也能使用这一功能。

语音生成代码

不用敲键盘，张嘴就行。直接把思路变成代码，还可以自定义关键词来触发Agent开始运行。

沙盒终端（正式版）

在macOS上，Agent命令默认在安全沙盒中运行，拥有对工作区的读写权限，但没有互联网访问权限。

团队命令

在Cursor仪表板中为团队定义自定义命令和规则，所有团队成员都能自动应用，无需本地存储文件。

改进的代码审查

现在可以更轻松地查看Agent在多个文件中的所有更改，无需在各个文件之间跳转。

这次升级的核心逻辑是：从"以文件为中心"切换为"以Agent为中心"。Cursor不再只是一个代码编辑器，而是一个真正面向实战的AI编程系统。

最大的疑问：Composer真的是自研吗？

虽然Composer的效果确实惊艳，但有一个问题Cursor始终没有正面回应：

强化学习没问题，但模型底子你倒是说清楚啊。

有开发者在Hacker News上直接质疑：

"Composer的透明度缺失简直离谱。他们提到用了强化学习，但没交代模型的其他训练过程——到底是自己预训练的，还是拿现成模型改的？在他们公开更多细节、或有人能独立复现结果之前，我对这些说法都持保留态度。"

Cursor研究员Sasha Rush这些天一直在Hacker News上亲自答疑，但对于"基础模型来源"这个问题，她始终没正面回应。

当被直接问到"Composer是不是微调自某个开源模型？"时，Rush的回答是：

"我们的主要关注点在于强化学习的后训练阶段，我们认为这是使模型成为强大的交互式智能体的最佳途径。"

不过可以确定的是，Cursor过去确实有自己的内部模型。据悉，Cheetah是Composer的早期原型，团队曾用它来测试生成速度与系统集成效果。

至于正式版Composer到底是基于Cheetah，还是从开源模型的骨架上改的……

还需要让子弹再飞一会儿。

写在最后

Cursor这次发布，最聪明的地方不是去和GPT、Claude硬刚参数规模，而是充分发挥了自己在应用端的产品优势。

让Composer直接在与用户相同的环境中运行，真正做到贴合开发者的日常工作流程。这种"模型+产品"的深度融合，可能才是AI编程工具的终极形态。

至于Composer到底是不是真的"自研"，或许并不是最重要的问题。

重要的是，它是否确实能让开发者写代码更快、更爽？