Cursor, la herramienta de codificación vibe desarrollada por Anysphere, presentó Composer, el primer modelo de lenguaje principal de codificación (LLM) interno y propietario. Implementado como parte de la actualización de la plataforma Cursor 2.0, Composer está diseñado para ejecutar tareas de codificación de forma rápida y precisa en entornos a escala de producción.
Cursor afirma que Composer puede manejar la mayoría de las interacciones mientras mantiene una capacidad de razonamiento de alto nivel en bases de código grandes y complejas. En menos de 30 segundos completa. Sistemas de inteligencia similares cuatro veces más rápido El modelo definido está entrenado para flujos de trabajo de «agentes», donde agentes de codificación autónomos planifican, escriben, prueban y revisan el código en trabajo en equipo. También se informa que el propio equipo de ingeniería de Cursor ya utiliza Composer en el trabajo de desarrollo diario.
Comparación de modelos
Las capacidades de Composer se comparan con otras LLM que utilizan Cursor Bench. Derivado de solicitudes reales de agentes desarrolladores, Cursor Bench aparece como un paquete de evaluación interna. por segundo en comparación generando 250 tokens Composer ocupa una posición de liderazgo con la inteligencia de codificación que ha adquirido. En este contexto, el modelo es aproximadamente dos veces más rápido que los principales modelos de inferencia rápida y dos veces más rápido que los sistemas principales similares. cuatro veces más rápido destaca.
En la comparación publicada por Cursor, modelos como Qwen Coder y GLM 4.6 se evalúan en la categoría «Best Open», modelos como Haiku 4.5 y Gemini Flash 2.5 se evalúan en la categoría «Fast Pioneer» y modelos como GPT-5 y Claude Sonnet 4.5 se evalúan en la categoría «Best Pioneer». Clasificado uno debajo de la categoría Mejor Pionero en términos de inteligencia, el Composer ofrece la tasa de rendimiento registrada más alta de todas las clases probadas.
Proceso de entrenamiento del modelo.
Compositor, Sasha Rus, científica investigadora de Cursorpor h modelo de mezcla de expertos (MoE) de aprendizaje por refuerzo (RL) Se define como. Según Sasha Rush; El equipo utilizó el aprendizaje por refuerzo para entrenar una gran combinación de modelos expertos para que fueran realmente buenos en la codificación del mundo real y también muy rápidos. Además, Rush explicó que el equipo codiseñó el entorno Composer y Cursor para garantizar que el modelo se ejecutara de manera eficiente a escala de producción.
Composer está capacitado para tareas reales de ingeniería de software en lugar de conjuntos de datos estáticos. Al final del proceso de formación, el compositor ha aprendido a elegir herramientas de forma eficaz, a utilizarlas en paralelo y a evitar respuestas innecesarias o especulativas. Con el tiempo, el modelo desarrolló comportamientos como ejecutar pruebas unitarias, corregir errores de linter y realizar búsquedas de código de varios pasos de forma autónoma.
Integración del cursor 2.0
También debemos señalar que Composer está totalmente integrado con Cursor 2.0. Al ofrecer una interfaz de múltiples agentes, la plataforma permite ejecutar hasta ocho agentes en paralelo, cada uno en un espacio de trabajo aislado utilizando árboles de trabajo git o máquinas remotas. Además, Cursor 2.0 incluye funciones de soporte que aumentan la efectividad de Composer. Estas características incluyen navegador en el editor, revisión de código mejorada, terminales en espacio aislado y modo de audio.
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