1/10成本、Opus 4.7級表現(xiàn)，Cursor甩出了性價比之王Composer 2.5

機器之心編輯部

「以 1/10 的成本，性能幾乎追平 Claude Opus 4.7 這個級別的模型。」

它就是 Cursor 今天凌晨亮出的迄今為止最強大的模型 ——Composer 2.5

官方表示，Composer 2.5更加智能，更擅長處理耗時較長的持續(xù)任務(wù)，并且在遵循復(fù)雜指令方面也更為可靠

未來一周內(nèi)，Cursor 將會把該模型原本附贈 / 包含的使用額度翻倍。

相比 Composer 2，Composer 2.5 在智能水平和行為表現(xiàn)上都有顯著提升。

通過擴大訓(xùn)練規(guī)模、構(gòu)建更復(fù)雜的強化學(xué)習(xí)環(huán)境，并引入新的學(xué)習(xí)方法，Cursor 全面改進了 Composer。

除了在更困難的任務(wù)上訓(xùn)練 Composer 2.5 外，Cursor 還優(yōu)化了模型的溝通風(fēng)格、努力程度校準等行為層面的表現(xiàn)。這些維度現(xiàn)有基準測試無法很好地衡量，但它們對實際使用體驗至關(guān)重要。

可以看到，Composer 2.5 在同等能力的模型中，它的成本效率最高可高出 10 倍

值得關(guān)注的是，Composer 2.5 基于與 Composer 2 相同的開源檢查點構(gòu)建，即月之暗面的 Kimi K2.5

Cursor 還宣布了與 SpaceXAI 的合作：雙方將從零開始訓(xùn)練一個規(guī)模大得多的模型，總算力投入是此前的 10 倍。借助 Colossus 2 的百萬塊 H100 等效算力，以及雙方積累的數(shù)據(jù)和訓(xùn)練技術(shù)，預(yù)計這將是模型能力的一次重大飛躍。

馬斯克發(fā)推呼吁大家伙使用 Composer 2.5，并表示該模型的訓(xùn)練有一部分是在 Colossus 2 上進行的。

Cursor 創(chuàng)始人稱，「我們在強化學(xué)習(xí)方面已經(jīng)做得極其出色了。Composer 2.5 完成了越級挑戰(zhàn)，其表現(xiàn)遠遠超出了它這個參數(shù)規(guī)模應(yīng)有的水平。對于下一個版本，我們無比興奮。我們將與 SpaceXAI 一起，大幅擴展模型規(guī)模和算力投入。」

Composer 2.5 訓(xùn)練體系

Composer 2.5 的訓(xùn)練體系引入了多項新改進，這些改進同時針對模型智能和可用性。

一是，基于文本反饋的精準強化學(xué)習(xí)

隨著單次推理過程可能長達數(shù)十萬 token，強化學(xué)習(xí)中的功勞分配正成為一個日益嚴峻的挑戰(zhàn)。當獎勵是基于整個推理過程計算時，模型很難分辨到底是哪一個具體決策幫助或損害了最終結(jié)果。當我們想要抑制某個局部行為，比如一次錯誤的工具調(diào)用、一處令人困惑的解釋，或是一種風(fēng)格違規(guī)，這種局限性尤其明顯。最終獎勵能告訴我們出了某種問題，但對于問題出在哪里，它只是一個充滿噪聲的信號。

為解決這一問題，Cursor 用精準文本反饋來訓(xùn)練 Composer 2.5。思路是：在模型推理軌跡中本可以表現(xiàn)更好的那個具體節(jié)點，直接給出反饋。針對目標模型消息，Cursor 構(gòu)造一個簡短的提示，描述期望的改進方向，將其插入局部上下文，并將得到的模型概率分布作為「教師」。同時，以原始上下文中的策略作為「學(xué)生」，加入一個同策略蒸餾 KL 損失，將學(xué)生的 token 概率向教師的概率拉近。這樣一來，既能獲得對目標行為的局部化訓(xùn)練信號，又保留了基于完整軌跡的整體強化學(xué)習(xí)目標。

以文本反饋過程為例：設(shè)想一個漫長的推理過程，其中包含一次工具調(diào)用錯誤：模型試圖調(diào)用一個并不存在的工具。過程中，模型會收到「未找到工具」的錯誤提示，并繼續(xù)做出其他有效的工具調(diào)用。在數(shù)百次工具調(diào)用中出現(xiàn)一次錯誤，對其最終獎勵的影響微乎其微。

借助文本反饋，可以精準定位這一具體錯誤：在出錯的那一輪上下文中插入一條提示，如「提醒：可用工具有……」并附上可用工具列表。這條提示改變了教師模型的概率分布，降低了錯誤工具的調(diào)用概率，提高了有效替代方案的概率。然后，僅針對那一輪，將學(xué)生權(quán)重向新的概率分布更新。

在 Composer 2.5 的訓(xùn)練過程中，Cursor 將這一方法應(yīng)用于多種模型行為，從代碼風(fēng)格到模型溝通方式。

二是，合成數(shù)據(jù)

在強化學(xué)習(xí)訓(xùn)練期間，Composer 的編程能力會顯著提升，直到能正確完成大部分訓(xùn)練任務(wù)。為了持續(xù)提升智能水平，Cursor 在整個訓(xùn)練過程中動態(tài)篩選并創(chuàng)建更困難的任務(wù)。Composer 2.5 使用的合成任務(wù)數(shù)量是 Composer 2 的 25 倍

Cursor 采用了多種方法來創(chuàng)建基于真實代碼庫的合成任務(wù)。例如，其中一種方法是「功能刪除」：給智能體一個包含大量測試用例的代碼庫，要求它以某種方式刪除代碼和文件，使得代碼庫在移除某些可測試功能后仍能保持運行。合成任務(wù)就是重新實現(xiàn)被刪除的功能，而測試用例則用作可驗證的獎勵。

大規(guī)模創(chuàng)建合成任務(wù)帶來的一個附帶后果是，它可能引發(fā)意想不到的獎勵破解行為。

隨著模型能力越來越強，Composer 2.5 找到越來越精巧的變通方法來完成任務(wù)。有一個例子是，模型找到了一個遺留的 Python 類型檢查緩存，并逆向工程其格式，從而找到了一個被刪除的函數(shù)簽名。另一個例子中，它找到并反編譯了 Java 字節(jié)碼，重建了一個第三方 API。Cursor 通過智能體監(jiān)控工具發(fā)現(xiàn)并診斷了這些問題，但它們也說明，大規(guī)模強化學(xué)習(xí)需要越來越謹慎。

三是，分片 Muon 與雙網(wǎng)格 HSDP

在持續(xù)預(yù)訓(xùn)練中，Cursor 采用分布式正交化的 Muon 優(yōu)化器。生成動量更新后，以模型的自然粒度運行 Newton-Schulz 迭代：對注意力投影按每個注意力頭處理，對堆疊的 MoE 權(quán)重按每個專家處理。

主要開銷來自專家權(quán)重的正交化。對于分片參數(shù)，將同形狀的張量分批處理，通過全量交換（all-to-all）將分片匯聚為完整矩陣，運行 Newton-Schulz，再通過全量交換將結(jié)果傳回原始分片布局。這些傳輸是異步的：當一個任務(wù)在等待通信時，優(yōu)化器運行時會推進其他 Muon 任務(wù)，使網(wǎng)絡(luò)傳輸與計算重疊。這等效于全矩陣 Muon，但能保持分片組持續(xù)忙碌；在 1T 參數(shù)模型上，優(yōu)化器單步耗時僅 0.2 秒。

這與 Cursor 為 MoE 模型使用 HSDP 的方式密切相關(guān)。HSDP 構(gòu)成多個 FSDP 副本，并在對應(yīng)的分片之間進行梯度的全歸約操作。Cursor 對非專家權(quán)重和專家權(quán)重使用各自獨立的 HSDP 布局：非專家權(quán)重相對較小，其 FSDP 組可以保持較窄的范圍，通常在一個節(jié)點或機架內(nèi)；而專家權(quán)重承載了絕大部分參數(shù)和大部分 Muon 計算量，因此使用更寬的專家分片網(wǎng)格。

保持這些布局獨立還能讓獨立的并行維度得以重疊：例如 CP=2 和 EP=8 可以在 8 塊 GPU 上運行，而不需要在單一共享網(wǎng)格中占用 16 塊。這樣既避免了小型非專家狀態(tài)的大范圍通信，又將專家優(yōu)化器的計算工作分攤到更多 GPU 上。

Composer 2.5 定價

Composer 2.5 定價為每百萬輸入 token 0.50 美元每百萬輸出 token 2.50 美元

另有一個速度更快、智能水平相同的變體，定價為每百萬輸入 token 3.00 美元，每百萬輸出 token 15.00 美元，比其他前沿模型的快速版更便宜。

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