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Cursor stellt das „Composer 2.5“-Kodierungsmodell vor, das GPT-5.5 und Opus 4.7 zu einem Bruchteil der Kosten Konkurrenz machen soll
Nachrichten vom 18. Mai: Cursor hat heute offiziell die umfassend überarbeitete Version seines eigenentwickelten KI-Programmiermodells – Composer 2.5 – veröffentlicht. Dieser Schritt bedeutet eine weitere Steigerung der Effizienz und Wirtschaftlichkeit im Bereich der KI-Programmierung.
Dieses Modell basiert auf dem Open-Source-Checkpoint „Kimi K2.5“ von Moonshot (Moonshot Dark Side) und weist eine drastische Ausweitung des Umfangs der Trainingsaufgaben auf, der nun das 25-Fache des Vorgängers „Composer 2“ erreicht. Berichten zufolge hat Cursor 85 % seiner Rechenressourcen für zusätzliches Training und verstärktes Lernen (Reinforcement Learning, RL) bereitgestellt und damit einen Durchbruch bei der Kernleistung erzielt.
Composer2.5 schneidet auf CursorBench3.1 ähnlich ab wie Opus4.7 und GPT-5.5, doch die Kosten pro Aufgabe liegen unter 1 US-Dollar – im Vergleich zu den Kosten der Wettbewerber von bis zu 11 US-Dollar. | Bild: Cursor
In maßgeblichen Benchmark-Tests erzielte Composer2.5 auf SWE-Bench Multilingual ein hervorragendes Ergebnis von 79,8 % und auf CursorBench v3.1 eine Trefferquote von 63,2 %. Seine Gesamtleistung kann nun voll und ganz mit den führenden Flaggschiff-Modellen wie Opus 4.7 von Anthropic und GPT-5.5 von OpenAI mithalten.
Bei gleichbleibend erstklassiger Leistung zeichnet sich Composer 2.5 durch eine hohe wirtschaftliche Wettbewerbsfähigkeit aus. Die Basisversion kostet nur 0,50 $ bzw. 2,50 $ pro Million Eingabe- und Ausgabetoken, wobei die Kosten pro Einzelaufgabe unter 1 $ liegen – deutlich weniger als die Preise der Konkurrenz, die bis zu 11 $ betragen. Selbst bei den leistungsstarken Schnellversionen, die 3,00 $ bzw. 15,00 $ kosten, behält es weiterhin einen absoluten Preisvorteil.
Derzeit ist Composer 2.5 offiziell auf der Cursor-Plattform verfügbar. Gleichzeitig wurden tiefgreifendere strategische Maßnahmen eingeleitet, wobei Cursor die Zusammenarbeit mit SpaceX und xAI vertieft. Auf der Grundlage des Colossus-2-Clusters, dessen Rechenleistung der von einer Million H100-Chips entspricht, treiben sie das Training größerer Folge-Modelle von Grund auf voran.
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