A Cursor lançou o Composer 2 — um modelo de coding de nível frontier por US$ 0,50 por milhão de tokens

A Cursor apresentou o Composer 2 — um novo modelo de codificação que demonstra desempenho de nível fronteiriço e transforma a economia da codificação alimentada por IA. O modelo já está disponível no editor Cursor e é acompanhado por um relatório técnico sobre seu treinamento.

Nível fronteiriço nos benchmarks

O Composer 2 alcançou melhorias significativas em todos os principais benchmarks de codificação. No próprio CursorBench 2, o modelo obteve uma pontuação de 61,3 pontos — 38% melhor que o Composer 1.5. Resultados ainda mais impressionantes vieram no SWE-bench Multilingual, onde o Composer 2 alcançou 73,7 versus 65,9 da versão anterior. No Terminal-Bench 2.0, o resultado foi 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)

Essas melhorias são baseadas no primeiro ciclo de pré-treinamento contínuo — quando o modelo é retreinado em dados aprimorados. Isso fornece uma base mais forte para o treinamento subsequente com aprendizado por reforço, que ensina o modelo a resolver tarefas complexas de múltiplas etapas.

Um preço que muda as regras

O Composer 2 custa $0,50 por milhão de tokens de entrada e $2,50 por milhão de tokens de saída. Para comparação: esta é uma das opções mais acessíveis do mercado neste nível de qualidade. A Cursor também lançou uma versão mais rápida do modelo com o mesmo desempenho — a $1,50 para entrada e $7,50 para tokens de saída. A variante mais rápida é agora o padrão, e seu preço é mais baixo que o de modelos rápidos dos concorrentes.

Tal combinação — alta competência mais baixo custo — torna o Composer 2 uma escolha ideal para muitos fluxos de trabalho de desenvolvimento. Para planos individuais, o uso do Composer está incluído em um pool separado com um limite generoso.

Como isso foi alcançado

As melhorias são baseadas em uma nova abordagem de treinamento. Primeiro, a Cursor realizou pré-treinamento contínuo nos melhores dados de codificação, criando um ponto de partida mais forte para otimização posterior. Depois o modelo foi treinado em tarefas de longo horizonte através de aprendizado por reforço — tarefas que exigem centenas de ações e decisões. Isso é o que permitiu ao Composer 2 lidar com cenários de codificação verdadeiramente complexos, incluindo projetos multi-arquivo e decisões arquiteturais.

O que isso significa

O mercado de codificação com IA está entrando em um novo período — onde qualidade e custo não são mais negociados um contra o outro. Para desenvolvedores, isso significa que ferramentas de codificação poderosas estão se tornando mais práticas e acessíveis. Para empresas como a Cursor, isso sinaliza que o limite entre padrão e fronteiriço agora passa pela velocidade de aprendizado e eficiência econômica, e não pelo desempenho absoluto do modelo.