Cursor a sorti Composer 2.5 le 18 mai 2026 — un saut substantiel en intelligence et comportement par-dessus Composer 2, en conservant le même backbone open-weights Moonshot Kimi K2.5. La tarification du tier standard reste à $0,50/M en entrée et $2,50/M en sortie, avec une variante plus rapide à $3,00/M en entrée et $15,00/M en sortie. Cursor revendique la parité avec Claude Opus 4.7 sur SWE-Bench Multilingual (Composer 79,8 % vs Opus 80,5 %) à environ un dixième du coût par token.
Le modèle est K2.5, pas K2.6 — et c’est important
L’annonce de Cursor est explicite : Composer 2.5 est construit sur Kimi K2.5, le même checkpoint que celui de Composer 2. Plusieurs reprises tierces citent Cursor disant que l’équipe a gardé la base K2.5 et ajouté de l’entraînement, plutôt que de basculer sur K2.6 (avril 2026). Le pari : du RL ciblé sur une base reconnue surpasse un changement de base pour un produit d’agent de code, où la stabilité et la compatibilité du harness comptent autant que les scores bruts de benchmark.
(K2.6 est le nouveau modèle Moonshot — 1T MoE, 32B actifs, 256K de fenêtre de contexte, INT4 natif, en tête du volume de tokens code sur OpenRouter en mai. Un défaut solide pour les self-hosters, mais ce n’est pas ce qui anime Composer 2.5.)
Ce qui a changé par-dessus K2.5
Cursor nomme trois bascules d’entraînement :
- RL à feedback textuel. Au lieu de ne faire du reward-shaping qu’en fin de run, le trainer remonte des indices localisés quand les appels d’outils échouent en cours de tâche. Le modèle apprend à se rétablir dans la session plutôt qu’à recommencer.
- ~25× plus de tâches synthétiques. Incluant des puzzles de « suppression de feature » — retirer une fonctionnalité, puis la reconstruire — qui forcent le modèle à reconstruire le contexte plutôt qu’à pattern-matcher un diff fini. Cursor argue que c’est plus proche de la distribution du travail d’ingénierie réel que les tâches pures de fix style SWE-Bench.
- Refonte d’infra à l’échelle MoE. Optimizers Muon shardés et HSDP dual-mesh pour l’efficacité au training. Le genre de changement d’infra qui permet à une petite équipe d’enchaîner plusieurs époques RL sur un MoE 1T-paramètres sur un cluster raisonnable.
Aucun de ces points ne modifie les poids de base K2.5 publics sur HuggingFace ; ils vivent dans la variante hébergée de Cursor. Les self-hosters utilisant K2.5 depuis moonshotai/Kimi-K2.5 n’auront pas le comportement Composer 2.5 gratis — les deltas RL sont la propriété intellectuelle de Cursor. Les poids de base restent néanmoins le substrat, et c’est la partie de l’histoire qui compte pour l’écosystème ouvert.
Benchmarks (auto-rapportés par Cursor — à traiter comme des chiffres vendor)
- SWE-Bench Multilingual : Composer 2.5 79,8 % — vs Opus 4.7 80,5 %.
- CursorBench v3.1 (réglages par défaut) : Composer 2.5 63,2 % — vs Opus 4.7 61,6 %.
- Terminal-Bench 2.0 : Composer 2.5 ≈ 69,3 % — vs Opus 4.7 ≈ 69,4 %.
Ce sont des chiffres publiés par Cursor ; attendez-vous à ce que les leaderboards communautaires (tbench.ai, benchlm.ai) livrent des scores indépendants dans les deux prochaines semaines. Selon la discipline d’UPDATE.md, quand un benchmark « Adaptive » d’un vendor et un leaderboard communautaire divergent de 3+ points, préférez le leaderboard. Les deltas Composer-vs-Opus ci-dessus sont assez petits pour que le prochain run indépendant puisse placer l’un ou l’autre en tête — ne vous ancrez pas trop sur l’auto-rapport du jour J.
L’affirmation structurelle plus forte, c’est le ratio de coût. Opus 4.7 est listé à environ $15/M en entrée et $75/M en sortie sur l’API d’Anthropic ; Composer 2.5 en tier standard à $0,50/M en entrée et $2,50/M en sortie est ~30× moins cher en entrée et ~30× moins cher en sortie. Même le tier rapide ($3/$15) est ~5× moins cher en entrée. Si la parité de benchmark tient sur des runs indépendants, Composer 2.5 s’installe comme défaut évident pour les charges d’agents de code à haut volume où chaque tâche est bornée et où on peut absorber un coût de retry occasionnel — ce qui en couvre la plupart.
Pourquoi c’est important pour les utilisateurs de LLM locaux
Composer 2.5 n’est pas un produit LLM local. Mais c’est le signal le plus fort à ce jour qu’une base open-weights — sous licence Modified MIT, disponible sur HuggingFace — peut animer une UI d’agent de code en production utilisée par des centaines de milliers de développeurs. Anthropic, OpenAI et Google gardent toujours leurs poids de base fermés ; Moonshot les diffuse. Le deal Cursor valide la catégorie agentic coding open-weights comme prête au déploiement, pas seulement comme research-grade.
Réserve pratique : K2.5 en précision pleine, c’est environ 1 To de poids. Quantisé en INT4, c’est encore ~540 Go — hors de portée du tier 128 Go GB10 / Strix Halo que ce site couvre principalement. Faire tourner K2.5 en local nécessite un cluster multi-nœuds ou un setup 4× DGX Spark / 4× Strix Halo. C’est pourquoi Cursor (et le pattern d’usage d’OpenRouter) route l’essentiel de l’inférence K2.5/K2.6 via l’API propre de Moonshot ou des agrégateurs hébergés plutôt que via du matériel local. L’histoire open-weights, c’est « le substrat est public », pas « vous pouvez le faire tourner sur votre bureau cette année ».
Sources
- Blog Cursor — Composer 2.5 (annonce primaire, 18 mai 2026)
- Changelog Cursor — tarifs Composer 2.5 standard/fast
- WinBuzzer — Cursor sort Composer 2.5 (reprise tierce citant Cursor sur la base K2.5)
- moonshotai/Kimi-K2.5 sur HuggingFace (poids de base, Modified MIT)
- Kimi K2.5 sur LLMRequirements.com