Cursor ha presentado el informe técnico de Composer 2, revelando una mejora del 70 % en el rendimiento en su benchmark propietario, CursorBench. El modelo, Kimi K2.5, utiliza una arquitectura MoE con 1,04 billones de parámetros y 32 mil millones de parámetros activados. El entrenamiento consta de dos etapas: preentrenamiento con datos de código y aprendizaje por refuerzo en entornos simulados del mundo real. Composer 2 obtuvo una puntuación de 61,3 en CursorBench, frente a los 36,0 iniciales de Kimi K2.5. Cursor destaca la rentabilidad de su modelo en comparación con las principales API como GPT-5.4 y Claude Opus 4.6.