老黄站台Cursor 2.0发布，自研模型速度狂飙4倍功能大升级！

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英伟达在GTC 2025大会上成为焦点，黄仁勋亲自为AI编程工具Cursor 2.0的发布站台。此次重磅推出的不仅是其首款自研代码生成模型——Composer，更带来了IDE层面的全面重构，支持最多8个智能体并行协作，早期测试者纷纷反馈新版本响应速度惊人。

尽管Cursor估值已破百亿美元，但长期以来被调侃为“套壳”产品，始终依赖第三方大模型如Claude提供核心能力。这种模式不仅导致利润大量外流，还使其受制于外部API的定价策略与性能瓶颈，限制了产品迭代的自由度。如今Composer的亮相，标志着Cursor正式迈出自研关键一步，投身AI底层模型竞争。正如社区热议所言：一个百亿级别的科技公司，不能仅靠界面封装建立护城河。发布会上，老黄透露，英伟达内部的软件工程师团队已在广泛使用Cursor作为日常开发搭档，用以快速生成代码、优化架构，显著提升研发效率。

Composer 是专为低延迟编码场景设计的语言模型，推理速度高达 200 Tokens/秒，绝大多数编程任务可在30秒内完成。该模型采用专家混合（MoE）架构，具备强大的长上下文理解与生成能力。通过在多样化真实开发环境中进行强化学习（RL），它针对软件工程任务进行了深度优化。每次训练中，模型接收问题描述，并输出最优解决方案，涵盖代码修改建议、系统设计规划乃至技术答疑。

该模型不仅能调用基础工具，还可执行终端命令、开展跨项目语义搜索等复杂操作。强化学习机制引导其做出高效决策：优先选择合适的工具链，最大化并行处理能力，同时避免冗余输出和无根据断言，从而打造更可靠、更具协作性的编程助手。在训练过程中，模型逐步掌握了诸如精准定位bug、修复linter警告、编写并运行单元测试等高阶技能。

为了支撑大规模MoE模型的训练，Cursor团队基于PyTorch与Ray构建了定制化训练平台，支持异步强化学习流程。通过整合MXFP8 MoE kernels、专家并行与混合分片数据并行技术，实现了在原生低精度下的高效训练，通信开销极低，可轻松扩展至数千张NVIDIA GPU。值得一提的是，MXFP8训练方式无需后续量化步骤，即可实现高速推理，大幅缩短端到端响应时间。

除了底层模型革新，Cursor 2.0对交互体验也进行了彻底重塑。最引人注目的是多智能体协同模式：用户只需一个提示词，即可启动最多8个Agent并行工作。系统利用git worktrees或远程计算资源，有效规避文件冲突问题。前端开发者将迎来福音——编辑器现已内置浏览器窗口，可直接在页面上选中元素，Cursor自动识别并跳转至对应代码段，极大提升调试效率。

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新版本还引入了增强型代码审查功能，开发者能集中查看多个Agent在不同文件中的所有变更，无需频繁切换标签页。此外，语音模式（Voice Mode） 正式上线，开启“动嘴写代码”的全新交互范式。复制粘贴体验也得到升级：结合带标记的上下文机制，Agent可自主提取所需背景信息，减少手动附加上下文的操作负担。

实测体验显示，升级至Cursor 2.0后最直观的感受就是“快”——几乎所有指令都能即时响应，十几秒内完成复杂任务。例如请求生成一个MacOS风格网页时，虽视觉呈现略偏Linux风格，但整体UI布局合理，前端渲染效果令人满意。Composer在UI生成类任务上的表现尤为突出。同时，多智能体并发运行流畅，任务分解与协同执行逻辑清晰。

值得注意的是，更新后Cursor明显弱化了对外部模型的依赖。在模型选择界面，Grok、DeepSeek、K2等开源或特定授权模型占据主导，除Grok外均为开源方案，而GPT系列与Claude已不见踪影。

早期获得访问权限的开发者普遍评价Composer“速度快、响应稳”，部分人甚至称其为当前最快的本地化编码模型。然而也有对比测试指出，尽管速度领先，Composer在逻辑推理与复杂算法设计方面仍略逊于Claude Sonnet 4.5和GPT-5。另有偏好命令行的极客用户表示，Cursor 2.0仍偏向图形化IDE生态，未能完全赢得CLI忠实用户的青睐。还有用户建议，多智能体工作流更适合搭配宽屏显示器使用，以充分发挥并行优势。

当前AI编程赛道群雄逐鹿，从Claude Code、GitHub Copilot到国内众多新兴工具，竞争日趋白热化。Cursor凭借对VSCode的深度魔改和早期API集成，成功抢占市场先机，成就百亿估值神话。如今随着Composer的推出，它终于补上了自研模型这一关键拼图。但谁能最终赢得开发者心智？答案，或许就藏在每一位敲下代码的人手中。

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