Cursor a dévoilé le rapport technique de Composer 2, révélant une amélioration de 70 % des performances sur son benchmark propriétaire, CursorBench. Le modèle, Kimi K2.5, utilise une architecture MoE avec 1,04 trillion de paramètres et 32 milliards de paramètres activés. L'entraînement se déroule en deux étapes : un pré-entraînement sur des données de code et un apprentissage par renforcement dans des environnements simulés du monde réel. Composer 2 a obtenu un score de 61,3 sur CursorBench, contre 36,0 initialement pour Kimi K2.5. Cursor met en avant le rapport coût-efficacité de son modèle par rapport aux API leaders telles que GPT-5.4 et Claude Opus 4.6.