推出 Composer 2

Composer 2 現已在 Cursor 中可使用。

它在程式設計方面達到前沿水準，價格為每百萬個 Input token $0.50 ，以及每百萬個 O u tp u tt o k e n$ 2.50，使其成為智慧與成本之間全新且最佳的組合。

前沿水準的程式開發智慧

我們正在迅速提升模型品質。Composer 2 在我們衡量的所有基準測試上都有大幅提升，包括 Terminal-Bench 2.0¹ 和 SWE-bench Multilingual：

模型	CursorBench	Terminal-Bench 2.0	SWE-bench Multilingual
Composer 2	61.3	61.7	73.7
Composer 1.5	44.2	47.9	65.9
Composer 1	38.0	40.0	56.9

這些品質提升來自我們首次進行的持續預訓練流程，為擴展強化學習提供了更強大的基礎。

以此為基礎，我們透過強化學習訓練模型處理長時程程式開發任務。Composer 2 能夠解決需要數百個動作的具挑戰性任務。

Composer 2 的定價為每百萬輸入 token $0.50 、每百萬輸出 t o k e n$ 2.50。

另外還有一個 具備相同智慧、但速度更快的版本，定價為每百萬輸入 token $1.50 、每百萬輸出 t o k e n$ 7.50，而且成本低於其他快速模型²。我們會將 fast 設為預設選項。完整資訊請參閱我們的模型文件。

在個人方案中，Composer 用量屬於獨立的用量池，並包含充足的使用額度。立即在 Cursor 試用 Composer 2。

Terminal-Bench 2.0 是由 Laude Institute 維護、用於終端機使用情境的代理評估基準。Anthropic 模型分數使用 Claude Code harness，OpenAI 模型分數使用 Simple Codex harness。我們的 Cursor 分數是使用官方的 Harbor evaluation framework（Terminal-Bench 2.0 指定的 harness），並採用預設基準設定計算得出。我們針對每個模型－代理組合執行了 5 次迭代，並回報平均值。更多基準資訊可在官方的 Terminal Bench 網站找到。對於 Composer 2 以外的其他模型，我們取官方排行榜分數與在我們基礎架構中執行時記錄的分數兩者中的較高值。↩
所有模型的每秒 token 數（TPS）皆來自 2026 年 3 月 18 日 Cursor 流量的快照。Composer 與 GPT 模型的 token 大小相近。Anthropic 的 token 約小 15%，TPS 數值已標準化以反映此差異。同樣地，非 Anthropic 模型的輸出 token 價格也已按比例調整，以符合這相同約 15% 的變化。速度可能會依供應商容量及隨時間推進的改進而有所變化。↩

Composer 2 現已在 Cursor 中可使用。

它在程式設計方面達到前沿水準，價格為每百萬個 Input token $0.50 ，以及每百萬個 O u tp u tt o k e n$ 2.50，使其成為智慧與成本之間全新且最佳的組合。

我們正在迅速提升模型品質。Composer 2 在我們衡量的所有基準測試上都有大幅提升，包括 Terminal-Bench 2.0¹ 和 SWE-bench Multilingual：

模型	CursorBench	Terminal-Bench 2.0	SWE-bench Multilingual
Composer 2	61.3	61.7	73.7
Composer 1.5	44.2	47.9	65.9
Composer 1	38.0	40.0	56.9

這些品質提升來自我們首次進行的持續預訓練流程，為擴展強化學習提供了更強大的基礎。

以此為基礎，我們透過強化學習訓練模型處理長時程程式開發任務。Composer 2 能夠解決需要數百個動作的具挑戰性任務。

Composer 2 的定價為每百萬輸入 token $0.50 、每百萬輸出 t o k e n$ 2.50。

在個人方案中，Composer 用量屬於獨立的用量池，並包含充足的使用額度。立即在 Cursor 試用 Composer 2。

Terminal-Bench 2.0 是由 Laude Institute 維護、用於終端機使用情境的代理評估基準。Anthropic 模型分數使用 Claude Code harness，OpenAI 模型分數使用 Simple Codex harness。我們的 Cursor 分數是使用官方的 Harbor evaluation framework（Terminal-Bench 2.0 指定的 harness），並採用預設基準設定計算得出。我們針對每個模型－代理組合執行了 5 次迭代，並回報平均值。更多基準資訊可在官方的 Terminal Bench 網站找到。對於 Composer 2 以外的其他模型，我們取官方排行榜分數與在我們基礎架構中執行時記錄的分數兩者中的較高值。↩
所有模型的每秒 token 數（TPS）皆來自 2026 年 3 月 18 日 Cursor 流量的快照。Composer 與 GPT 模型的 token 大小相近。Anthropic 的 token 約小 15%，TPS 數值已標準化以反映此差異。同樣地，非 Anthropic 模型的輸出 token 價格也已按比例調整，以符合這相同約 15% 的變化。速度可能會依供應商容量及隨時間推進的改進而有所變化。↩

Composer 2 現已在 Cursor 中可使用。

它在程式設計方面達到前沿水準，價格為每百萬個 Input token $0.50 ，以及每百萬個 O u tp u tt o k e n$ 2.50，使其成為智慧與成本之間全新且最佳的組合。

我們正在迅速提升模型品質。Composer 2 在我們衡量的所有基準測試上都有大幅提升，包括 Terminal-Bench 2.0¹ 和 SWE-bench Multilingual：

模型	CursorBench	Terminal-Bench 2.0	SWE-bench Multilingual
Composer 2	61.3	61.7	73.7
Composer 1.5	44.2	47.9	65.9
Composer 1	38.0	40.0	56.9

這些品質提升來自我們首次進行的持續預訓練流程，為擴展強化學習提供了更強大的基礎。

以此為基礎，我們透過強化學習訓練模型處理長時程程式開發任務。Composer 2 能夠解決需要數百個動作的具挑戰性任務。

Composer 2 的定價為每百萬輸入 token $0.50 、每百萬輸出 t o k e n$ 2.50。

在個人方案中，Composer 用量屬於獨立的用量池，並包含充足的使用額度。立即在 Cursor 試用 Composer 2。

Terminal-Bench 2.0 是由 Laude Institute 維護、用於終端機使用情境的代理評估基準。Anthropic 模型分數使用 Claude Code harness，OpenAI 模型分數使用 Simple Codex harness。我們的 Cursor 分數是使用官方的 Harbor evaluation framework（Terminal-Bench 2.0 指定的 harness），並採用預設基準設定計算得出。我們針對每個模型－代理組合執行了 5 次迭代，並回報平均值。更多基準資訊可在官方的 Terminal Bench 網站找到。對於 Composer 2 以外的其他模型，我們取官方排行榜分數與在我們基礎架構中執行時記錄的分數兩者中的較高值。↩
所有模型的每秒 token 數（TPS）皆來自 2026 年 3 月 18 日 Cursor 流量的快照。Composer 與 GPT 模型的 token 大小相近。Anthropic 的 token 約小 15%，TPS 數值已標準化以反映此差異。同樣地，非 Anthropic 模型的輸出 token 價格也已按比例調整，以符合這相同約 15% 的變化。速度可能會依供應商容量及隨時間推進的改進而有所變化。↩