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。
