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Cursor Composer 1.5
Data sourced primarily from official releases (GitHub, Hugging Face, papers), then benchmark leaderboards, then third-party evaluators. Learn about our data methodology
| Type | Condition | Input | Output |
|---|---|---|---|
| Text | - | $3.50/ 1M | $17.50/ 1M |
| Type | TTL | Write | Read |
|---|---|---|---|
| Text | - | - | $0.350/ 1M |
Composer 1.5 currently shows benchmark results led by Terminal Bench 2.0 (18 / 27, score 47.90), SWE-bench Multilingual (3 / 3, score 65.90). This page also consolidates core specs, context limits, and API pricing so you can evaluate the model from benchmark results and deployment constraints together.
Cursor Composer 1.5 是由 AI 编程平台 Cursor (Anysphere) 于 2026 年 2 月 9 日正式发布的 Agentic (智能体) 编程大模型。作为 Composer 1 的大幅跃升版本,它专门针对日常代码库交互、文件编辑与终端操作进行了深度强化学习 (RL) 优化,其核心目标是在日常交互式编程中实现“响应速度”与“代码智能”的极致平衡。
该模型采用了混合专家 (MoE) 架构(具体参数量暂未公开),并支持高达 200K tokens 的长上下文窗口。其在架构层面的一个核心突破是具备自我总结 (Self-summarization) 能力——在处理涉及多文件的冗长任务且上下文即将耗尽时,模型能够智能且递归地生成上下文摘要。这使其在应对不断变化的上下文长度时,依然能维持极高的准确率和问题解决能力。
Composer 1.5 仅支持文本/代码模态,并在系统级深度支持思考模式 (Thinking Mode)。其突出的能力在于“自适应思考 (Adaptive thinking)”:在处理基础的日常编码时,它能像常规模型一样极速下发代码修改建议;而面对深层 bug 排查或高难度的系统逻辑重构时,模型会自动延长思考时间(Thinking tokens),在内部彻底梳理代码库逻辑和规划操作路径后再进行输出。
官方公布的数据显示,在经过额外 20 倍计算量的强化学习后,Composer 1.5 在各主流代码基准中均大幅超越了前代产品。在由 Laude Institute 维护、侧重于终端代理操作的 Terminal-Bench 2.0 评测中,Composer 1.5 获得了 47.9 分(前代为 40.0 分)。在 SWE-bench Multilingual 多语言工程基准中达到了 65.9 分,在内部评估真实世界编程问题的 CursorBench 体系中获得了 44.2 分。
推荐用例: 官方推荐将其作为日常开发流的首选交互式代理模型。它在代码片段生成、工具调用、语义检索、文件批量修改以及终端命令的自动执行上表现极为出色,能够让开发者保持顺畅的“心流”状态。
已知局限: 根据官方说明,在涉及复杂的“从零到一 (zero-to-one)”全新架构搭建、重度配置文件的深度编写,以及需要代理连续运行数小时乃至数天的极长视距任务上,它依然较弱于顶级通用大模型(如 GPT-5.4 或 Opus 4.6)。
Composer 1.5 为未开源模型,目前独家深度集成于 Cursor IDE 软件内部。在独立 API 定价换算上,其使用成本为:输入请求 $3.50/1M tokens,输出结果 $17.50/1M tokens,并支持 Cache Read 折扣($0.35/1M tokens)。
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