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【新智元导读】大瓜惊爆AI圈：昨天Cursor新模型刚刚封神，24小时内却被扒是套壳Kimi？全网秒变吃瓜现场，马斯克、龙虾之父都来围观了。这一次，中国开源模型，真的上大分了！
3月19日凌晨，估值即将冲击500亿美元的AI编程独角兽Cursor，高调发布了自家最新编程模型Composer 2。
据说，它不仅超越了Claude 必博官方网站Opus 4.6，价格还直接腰斩，对于动辄被Claude天价模型烧穿钱包的开发者，这简直是重大利好啊。
最令业内侧目的，就是这张「性能/价格比」坐标轴了：Composer 2直接横扫了Opus 4.6和GPT-5.4
根据Cursor官方博客的说法，他们采用了不少关键技术，比如继续预训练、大规模强化学习、自主研发的自我摘要技术。
一位名叫Fynn的开发者在调试Cursor的API时，截获了一段不该出现的模型ID：
翻译过来就是，这个光环满满的Composer 2，底下跑的其实是Kimi K2.5的强化学习版本！
看热闹不嫌事大的马斯克立马下场，在评论区留了一句话：「Yeah, its Kimi 2.5」。
随后，Kimi的预训练负责人立即发推表示，我们测试了Composer 2的分词器，发现它跟Kimi的完全一致！
他直接@了Cursor的联创Michael Truell，询问对方为何没有遵守他们的MIT License许可条款，也没有支付任何费用？
要知道，这件事情的核心焦点就在于，根据Kimi K2.5的许可证要求，当衍生产品月收入超过2000万美元时，需在界面显著展示「Kimi K2.5」字样。
而Cursor的年收入超过20亿美元，月收入约1.66亿，是触发署名义务门槛（2000万美元）的8倍以上。
这一波，Cursor算是丢脸丢大发了。社区的各个大V，都下场围观、转发、热议起来。
面对铺天盖地的质疑，Cursor联合创始人Aman Sanger不得不下场发声。
第一，承认基座：我们评估了大量基座模型的困惑度，Kimi K2.5表现最强。
第二，强调自研成分：在K2.5基础上做了继续预训练和4倍算力规模的高强度RL训练。
Cursor的另一位核心成员Lee Robinson则在几个小时内连发四条推文，姿态一条比一条低。
最初，他只承认是基于开源项目，并且甩出一组数据称，最终模型的算力消耗中，只有约1/4来自基座模型，剩下3/4全是Cursor自己的训练。
然后架不住社区追问，直接摊牌：「既然大家非要我说出这个名字——KIMI K2.5！！没错，就是我们的起点。」
最终，在两个小时之后，和另一位联创Aman Sanger在同一时间发了道歉。
他表示，开始没在博客中提到Kimi基座模型，的确是犯错了，以后一定改正。
最终，Kimi也非常大度地下场和解，表示非常自豪看到K2.5为Composer 2提供基座。
2025年10月，Composer 1 发布时，全球多地用户就曾反馈：这个宣称自研的编程助手，竟然在思考过程中偶尔蹦出地道的中文。
即便经几家媒体证实，Cursor及其竞争对手Windsurf确实都在底层套用了经过微调的中国开源大模型，但Cursor选择了冷处理——不解释、不回访，然后，在今年2月迅速迭代到1.5版本。
但这一次，Composer 2的翻车更加彻底，可以说分明是利用别人研发投入进行的「利润套利」。
目前，Cursor的估值是293亿美元，正寻求500亿美元融资；而提供底层能力的Kimi，上轮估值为43亿美元。
话说回来，开源模型那么多，Cursor为什么选Kimi K2.5当基座？
从官方公布的跑分来看，K2.5在Agent能力上也是压过了一众闭源巨头。
架构上，K2.5是一个万亿参数的MoE模型，但每次推理只激活320亿参数，用不到总量3.2%的算力撑起前沿级的能力。256K上下文窗口，原生支持文本、图像、视频三模态输入。
编码能力是K2.5最突出的长板，尤其是前端开发场景。比如，给它一张UI设计稿，K2.5能直接输出带交互动效和滚动触发效果的完整前端代码。
同时，K2.5还引入了Agent Swarm机制，最多可以同时调度100个子Agent并行执行任务，完成多达1500次工具调用，任务执行速度提升4.5倍。
对于Cursor这种需要处理大型代码库、长链任务的产品来说，K2.5几乎是量身定做的底座。
数据和实力之外，这场Cursor风波还意外地给K2.5送上了一波全球级的信用背书。
与此同时，全球最大的CDN服务商Cloudflare也在同一周宣布，将Kimi K2.5作为Workers AI平台上线的首个开源模型。
在官博中，Cloudflare透露了一个惊人的数字：他们内部有一个基于K2.5的安全审计Agent，每天处理超过70亿智元（token）。
如果是用中等水平的闭源模型，仅这一个场景、一个代码库，年成本就要240万美元。切换到K2.5之后，成本直降77%。
一个中国开源模型，同时被估值500亿美元的硅谷编程工具选为基座、被全球CDN巨头用于生产环境。
Composer 2 Fast不仅速度堪称地表最快，而且定价也只提到了1.5/7.5美元，同样比1.5版便宜57%。
相比之下，一个Claude Code订阅月费200美元，背后的计算成本约为5000美元。
这个定价策略的底气，来自Cursor在训练层面做的真正有技术含量的事——compaction-in-the-loop强化学习。
Cursor的做法是把摘要过程直接嵌入RL训练循环：当生成过程触发智元（token）长度阈值时，模型自行暂停并压缩上下文，从5000+智元（token）浓缩到约1000 智元（token）。
由于强化学习的奖励函数覆盖了整个链条（包括摘要步骤），模型学会了哪些细节必须保留、哪些可以丢弃。
结果显示，上下文遗忘率比前代方法降低50%，模型可以处理需要数百步连续操作的项目级重构任务。也就是，智元（token）效率提升了5倍。
此外，Composer 2还深度集成了Cursor的Agent工具链。包括语义代码搜索、文件和文件夹检索、文件读写、shell命令执行、浏览器控制和网页访问。
这套工具栈意味着Composer 2不只是一个回答问题的模型，而是一个可以在IDE里「动手干活」的Agent。
Composer 2的技术含量不假。但这件事真正的看点，不在Cursor做了多少RL，而在于——当它需要一个最强底座的时候，选了谁。
有研究显示，日本十大主流AI模型中，六个的基座来自DeepSeek或Qwen系列，多数公司在宣传中淡化甚至隐去了与底层模型的关联。
从东京到旧金山，从独立开发者到500亿美元估值的公司，大家打开引擎盖一看——里面跑的越来越多是中国造的发动机。
而网友Yuchen Jin的预测，则看得更远：「开源模型实验室未来会靠授权分成赚钱——这才是真正的飞轮。」
如果这个逻辑成立，Kimi免费放出K2.5，Cursor拿去做出20亿美元年收入的产品，最终Kimi通过许可条款和品牌曝光把价值收回来。
这次事件最有趣的是，只需要一个开发者、一次API调试、一串没改掉的模型ID，就把一家AI编程巨头精心构建的「自研」叙事拆穿了。
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