Cursor는 자체 벤치마크인 CursorBench에서 성능이 70% 향상된 Composer 2 기술 보고서를 공개했습니다. 모델인 Kimi K2.5는 1.04조 개의 파라미터와 320억 개의 활성화된 파라미터를 가진 MoE 아키텍처를 활용합니다. 훈련은 코드 데이터에 대한 사전 학습과 시뮬레이션된 실제 환경에서의 강화 학습 두 단계로 이루어집니다. Composer 2는 CursorBench에서 61.3점을 기록했으며, 이는 Kimi K2.5의 초기 점수인 36.0에서 크게 향상된 수치입니다. Cursor는 GPT-5.4 및 Claude Opus 4.6과 같은 주요 API와 비교했을 때 모델의 비용 효율성을 강조하고 있습니다.