Cursor 近期发布了 2.0 大版本升级,不仅更新了 UI 界面,还推出了首个自研商用闭源代码大模型 Composer 1。

该模型亮点在于官网宣称速度是同等智能体的 4 倍(https://cursor.com/cn/blog/2-0)。它通过一组强大的工具进行训练,包括覆盖整个代码库的语义搜索,因此在理解与处理大型代码库方面显著更强。模型针对低延迟的代理式编码打造,大多数代码结果可在 30 秒内完成。

Cursor 研究科学家 Sasha Rush 介绍称:Composer 是一款经过强化学习(RL)训练的混合专家(MoE)模型。'我们用 RL 训练了一个大型 MoE,让它在真实世界编码中既强又快。'团队对模型与开发环境进行协同设计,使其能在生产规模下高效运行。
此外,2.0 版本升级了多代理功能。更新后,用户在选择模型时可同时使用多个模型进行 Agent 编码,点击不同模型代理即可查看不同生成结果。目前最大支持同时选择 8 个代理进行编程。

若需对比不同模型,可按以下方式设置:选中不同模型后点击右侧模型使用次数。选择 4x 表示用同一模型生成 4 次。

本次测试对比 Cursor 自研的 Composer 1 与主流编程模型:Claude Sonnet 4.5、GPT-5 CodeX、Gemini 2.5 Pro,评估生成速度和质量。
生成速度对比
速度对比测试中,选取工程内的数据库设计及优化逻辑进行同时生成。结果显示 Composer 1 模型生成速度最快,较早完成全部生成,其余模型仍在处理。对比结论为:Composer 1 > Claude Sonnet 4.5 > GPT-5 CodeX > Gemini 2.5 Pro。

Composer 1 在速度上表现最佳,生成速度快于其余模型。
生成效果对比
代码生成质量对比方面,GPT-5 CodeX 修改的代码量最少,但需进一步评估质量。
GPT-5 CodeX 模型
根据指令要求修改新增和编辑接口,该模型仅修改了新增部分,未处理编辑逻辑,其余模型均有处理。其对指令的识别能力稍逊。






