Cursor、Composer 2の技術報告を公開 agentic coding modelの学習スタックを説明

2026年3月24日、CursorのXアカウントはComposer 2の学習方法を説明する技術報告を公開したと告知した。今回の案内は単なる製品発表ではなく、モデルの学習方法、評価方法、そしてその背後にあるインフラまで含めて説明する公式資料へとつながっている。

Cursorが明かした内容

3月27日の技術報告と3月19日の公開記事によると、Composer 2は2段階で学習された。まずcode比率の高いデータでcontinued pretrainingを行い、基礎的なcoding知識を強化する。その後、大規模reinforcement learningでend-to-endのagent性能を引き上げた。Cursorは、このRL環境が実運用版と同じツールやharnessを使い、開発者が実際に持ち込む曖昧で複数ファイルにまたがる課題分布を反映していると説明している。

また、同社は実際のエンジニアリング作業から構築した内部評価セットCursorBenchにも言及した。公式投稿で示された数値では、Composer 2はCursorBenchで61.3、Terminal-Bench 2.0で61.7、SWE-bench Multilingualで73.7を記録した。価格はstandard variantで入力100万トークンあたり$0.50、出力100万トークンあたり$2.50とされている。

なぜ重要か

coding modelの提供企業が、base modelからagent動作までの経路をここまで公に説明する例はまだ多くない。今回の報告は、agentic codingの品質が単に強いbase modelだけでなく、実際のツール利用環境、長い作業ホライズン、現実的な評価ループに合わせた学習に依存していることを示している。開発チームにとっては、今後のcoding assistant競争が単一benchmarkの点数よりも、workflow全体を完了する能力へ移っていくことを示唆する動きだ。

出典はCursorのX投稿、技術報告、そしてComposer 2公開記事である。