Cursor a confirmé que son nouveau modèle de programmation Composer 2 avait été conçu à partir de Kimi K2.5 de Moonshot AI, après que des utilisateurs ont repéré des références à Kimi et demandé des explications à l’entreprise.
Lee Robinson, le VP of developer education de Cursor, a déclaré qu’environ un quart seulement de la puissance de calcul à l’origine du modèle final provenait du modèle de base, le reste provenant de l’entraînement réalisé par Cursor.
Cursor a passé Kimi sous silence lors du lancement
TechCrunch a rapporté que des dirigeants de Cursor avaient reconnu que Composer 2 reposait initialement sur le modèle open source Kimi K2.5 de Moonshot AI, avant que Cursor n’y ajoute son propre entraînement. Le compte Kimi de Moonshot a confirmé l’explication de Cursor, précisant que l’intégration avait été réalisée par l’intermédiaire de Fireworks AI dans le cadre d’un partenariat commercial autorisé.
Les documents de lancement de Cursor présentaient Composer 2 comme un nouveau modèle de Cursor, sans citer le modèle de base externe qui avait contribué à sa conception. Selon TechCrunch, le cofondateur de Cursor, Aman Sanger, a déclaré : « C’était une erreur de ne pas mentionner dès le départ la base Kimi dans notre article de blog. »
Ce que les entreprises peuvent réellement retenir de cette affaire
La divulgation de Cursor ne modifie ni le prix publié du produit ni son orientation vers la programmation, mais elle répond à la question que les utilisateurs se posaient après le lancement : quel modèle se trouvait sous Composer 2 avant que Cursor n’y ajoute son propre travail.
Le billet de lancement de Composer 2 publié par Cursor le 19 mars décrivait le modèle comme étant « de niveau frontière » pour la programmation et affichait un tarif de 0,50 dollar US par million de tokens d’entrée et de 2,50 dollars US par million de tokens de sortie, sans toutefois préciser que Kimi en était le point de départ.
Le même billet indiquait que Composer 2 avait obtenu un score de 61,7 sur Terminal-Bench 2.0 et de 73,7 sur SWE-bench Multilingual, contre 47,9 et 65,9 pour Composer 1.5. Cursor a également déclaré que ces progrès provenaient de sa première phase de préentraînement continu, utilisée comme base plus solide pour l’apprentissage par renforcement. Cursor a aussi présenté une variante plus rapide, facturée 1,50 dollar US par million de tokens d’entrée et 7,50 dollars US par million de tokens de sortie.
Le billet de lancement présentait Composer 2 sous l’angle de ses performances en programmation, de ses progrès dans les benchmarks, et de son prix, tout en passant sous silence le modèle de base qui se trouvait derrière. Pour les équipes qui comparent les outils de programmation assistée par IA, cette information manquante peut compter lorsqu’elles vérifient la façon dont un fournisseur décrit l’origine d’un modèle, son parcours d’entraînement et ses partenariats commerciaux.
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