Cursor выпустила Composer 2 — фронтир-модель кодирования по $0.50 за миллион токенов
Cursor выпустила Composer 2 с фронтир-уровнем кодирования. Модель улучшила результаты на бенчмарках: CursorBench +38%, SWE-bench +13%. Цена — $0.50/$2.50 за млн

Cursor представила Composer 2 — новую модель кодирования, которая показывает фронтир-уровень производительности и меняет экономику AI-кодирования. Модель доступна уже сейчас в редакторе Cursor и сопровождается техническим отчётом об обучении.
Фронтир-уровень на бенчмарках
Composer 2 получила существенные улучшения на всех основных бенчмарках кодирования. На собственном CursorBench 2 модель показала 61.3 балла — на 38% лучше, чем Composer 1.5. Ещё более впечатляющие результаты на SWE-bench Multilingual, где Composer 2 набрала 73.7 против 65.9 у предыдущей версии. На Terminal-Bench 2.0 результат составил 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) Улучшения основаны на первом цикле continued pretraining — когда модель переучивается на улучшенных данных. Это даёт более мощную базу для дальнейшего обучения с подкреплением, которое учит модель решать сложные многошаговые задачи.
Цена, которая меняет правила
Composer 2 стоит $0.50 за миллион input-токенов и $2.50 за миллион output-токенов. Для сравнения: это один из самых доступных вариантов на рынке при таком уровне качества. Cursor также выпустила более быструю версию модели с той же производительностью — за $1.50 input и $7.50 output токена. Быстрый вариант теперь стал дефолтным, и его цена ниже, чем у других fast-моделей конкурентов. Такая комбинация — высокая компетентность плюс низкая цена — делает Composer 2 оптимальным выбором для многих рабочих потоков разработки. Для индивидуальных планов использование Composer входит в отдельный пул с щедрым лимитом.
Как это получилось Улучшения базируются на новом подходе к обучению.
Сначала Cursor провела continued pretraining на лучших данных кодирования, создав более сильную стартовую точку для дальнейшей оптимизации. Потом модель обучалась на long-horizon задачах через reinforcement learning — задачах, требующих сотни действий и решений. Именно это позволило Composer 2 справляться с по-настоящему сложными coding-сценариями, включая многофайловые проекты и архитектурные решения.
Что это значит
Рынок AI-кодирования входит в новый период — когда качество и стоимость больше не торгуются друг на друга. Для разработчиков это значит, что мощные инструменты кодирования становятся практичнее и доступнее. Для компаний вроде Cursor это сигнал, что граница между стандартом и фронтиром теперь проходит по скорости обучения и экономической эффективности, а не по абсолютной производительности модели.