马斯克测试Cursor Composer 2.5，依托Kimi模型实现代码能力大幅升级

5月19日，埃隆·马斯克发布推文邀请用户测试Cursor Composer 2.5模型，该模型基于月之暗面Kimi K2.5训练，合成任务规模扩大至前代的25倍。

Cursor官方披露，Composer 2.5以1/10的成本实现了接近Claude Opus 4.7级别模型的性能，在同等能力模型中成本效率最高可高出10倍。技术层面，该模型引入基于文本反馈的定向强化学习，在跨越数十万个token的rollout中，于具体错误发生位置插入简短反馈提示，将局部上下文生成的分布作为教师信号，利用蒸馏KL损失拉近学生策略，以此纠正错误工具调用、混乱解释和不符合要求的风格。训练环节，Cursor将合成任务规模扩大至Composer 2的25倍，并动态筛选高难度任务。其方法是从真实代码库中删除可测试功能，要求模型补回，并将测试结果直接作为奖励信号。未来一周内，Cursor将把该模型附赠的使用额度翻倍。

在长代码生成任务中，单次rollout可能跨越数十万个token，仅依赖最终奖励难以精准定位决策错误节点。定向RL机制通过局部反馈提示解决了长链条推理中的奖励稀疏问题，使模型能够更精准地纠正错误工具调用。扩大合成任务规模并动态筛选更难任务，旨在提升模型对复杂指令的遵循能力和长任务稳定性。Cursor还优化了模型的沟通风格、努力程度校准等行为层面的表现。

马斯克在推文中称，Composer 2.5部分调用了Colossus 2进行训练。

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