Cursor lance Composer 2, un modèle de code de niveau frontière à 0,50 $ le million de tokens

Cursor a dévoilé Composer 2, un nouveau modèle de code qui affiche des performances de niveau frontière et change l'économie du code assisté par IA. Le modèle est disponible dès maintenant dans l'éditeur Cursor et s'accompagne d'un rapport technique sur son entraînement.

Un niveau frontière sur les benchmarks

Composer 2 progresse nettement sur tous les principaux benchmarks de code. Sur CursorBench 2, le benchmark maison, le modèle obtient 61.3 points, soit 38 % de mieux que Composer 1.5. Les résultats sont encore plus frappants sur SWE-bench Multilingual, où Composer 2 atteint 73.7 contre 65.9 pour la version précédente. Sur Terminal-Bench 2.0, le score est de 61.7.

• CursorBench : 61.3 (+38 % vs Composer 1.5)
• Terminal-Bench 2.0 : 61.7
• SWE-bench Multilingual : 73.7 (+13 % vs Composer 1.5)

Ces gains viennent d'un premier cycle de continued pretraining, durant lequel le modèle est réentraîné sur des données améliorées. Cela fournit une base plus solide pour l'apprentissage par renforcement qui suit, lequel apprend au modèle à résoudre des tâches complexes en plusieurs étapes.

Un prix qui rebat les cartes

Composer 2 coûte $0.50 par million de tokens d'entrée et $2.50 par million de tokens de sortie. En comparaison, c'est l'une des options les plus abordables du marché à ce niveau de qualité.

Cursor a aussi lancé une version plus rapide du modèle, aux performances identiques, à $1.50 pour les tokens d'entrée et $7.50 pour ceux de sortie. La variante rapide devient la version par défaut, et son prix est inférieur à celui des modèles rapides concurrents.

Cette combinaison de grande compétence et de prix bas fait de Composer 2 le choix optimal pour de nombreux flux de développement. Sur les forfaits individuels, l'usage de Composer relève d'un pool distinct avec une limite généreuse.

Comment Cursor y est parvenu

Ces progrès reposent sur une nouvelle approche d'entraînement. Cursor a d'abord mené un continued pretraining sur de meilleures données de code, créant un point de départ plus solide pour la suite de l'optimisation. Le modèle a ensuite été entraîné sur des tâches à long horizon par apprentissage par renforcement, c'est-à-dire des tâches qui exigent des centaines d'actions et de décisions. C'est ce qui permet à Composer 2 de gérer des scénarios de code réellement complexes, y compris des projets multifichiers et des décisions d'architecture.

Ce que cela signifie

Le marché du code assisté par IA entre dans une nouvelle période où qualité et coût ne s'arbitrent plus l'un contre l'autre. Pour les développeurs, cela signifie que des outils de code puissants deviennent plus pratiques et plus accessibles. Pour des entreprises comme Cursor, c'est le signe que la frontière entre le standard et le niveau frontière passe désormais par la vitesse d'entraînement et l'efficacité économique, et non par la performance absolue du modèle.