Cursor представляє Composer 2.5: працює як Claude Opus 4.7, але в 7 разів дешевше

Компанія Cursor представила Composer 2.5 — нову версію власної моделі для програмування, яка вже доступна в редакторі. Порівняно з Composer 2, нова модель суттєво краще справляється з тривалими завданнями, точніше слідує складним інструкціям і загалом приємніша у взаємодії.

Результати бенчмарків

На тесті Terminal-Bench 2.0, який імітує роботу в терміналі на реальних задачах, Composer 2.5 набрала 69,3% проти 61,7% у попередньої версії. За показником SWE-Bench Multilingual, де модель виправляє баги в open-source проектах різними мовами, — 79,8%, тоді як у Claude Opus 4.7 цей показник становить 80,5%, а у GPT-5.5 від OpenAI — 77,8%. Варто зазначити, що результати конкурентів Cursor брала з офіційних заяв розробників, а не вимірювала самостійно.

	Composer 2.5	Opus 4.7	GPT-5.5	Composer 2
Terminal-Bench 2.0	69.3%	69.4%	82.7%	61.7%
SWE-Bench Multilingual	79.8%	80.5%	77.8%	73.7%
CursorBench v3.1 (harder tasks)	63.2%	64.8% max61.6% xhigh (default)	64.3% xhigh59.2% medium (default)	52.2%

 

Головна перевага — ціна

На власному бенчмарку CursorBench v3.1 Composer 2.5 набрала 63,2% при вартості менше долара за задачу — тоді як Opus 4.7 витрачає на аналогічному завданні до $7. Базовий тариф моделі: $0,50 за мільйон вхідних токенів і $2,50 за мільйон вихідних. Є також швидший варіант із такою ж якістю за $3,00/$15,00 відповідно — саме він встановлений за замовчуванням. Протягом першого тижня ліміт використання подвоєно.

Що всередині моделі

Composer 2.5 побудована на тому самому відкритому чекпоінті, що й Composer 2 — Kimi K2.5 від китайської Moonshot AI. Навесні це стало причиною звинувачень у тому, що Cursor видає чужу модель за власну. Тепер компанія відповіла детальною статистикою: на базову Kimi припадає лише близько 15% усіх обчислень, тоді як решта 85% — це власне дообчислення та навчання з підкріпленням (RL).

Серед ключових технічних нововведень — метод цільового зворотного зв’язку у вигляді тексту під час RL-навчання. Ідея полягає в тому, щоб надавати підказки безпосередньо в тій точці траєкторії, де модель могла б діяти краще, а не орієнтуватися лише на загальну фінальну винагороду за весь сеанс. Крім того, Composer 2.5 навчалась на синтетичних задачах у 25 разів більше, ніж попередня версія.

Composer 2.5 — не фінальна мета. Cursor спільно зі SpaceX та xAI вже тренує значно більшу модель із нуля, використовуючи в 10 разів більше обчислень на кластері Colossus 2 з мільйоном прискорювачів рівня Nvidia H100. Саме від неї в компанії очікують справжнього стрибка в продуктивності, а не від версії 2.5.

Нагадаємо, що розробники Nvidia тепер створюють втричі більше коду, ніж до переходу на Cursor.

Підписуйтесь на нас у соцмережах: Telegram | Facebook | LinkedIn