Composer 2
Keine Schätzung
Keine Hardwareanforderungen für dieses Modell
Die Gewichte für dieses Modell wurden nicht veröffentlicht, daher kann es nicht heruntergeladen oder auf Ihrer eigenen Hardware in beliebiger Größe betrieben werden. Es ist nur über seinen Anbieter erreichbar, und keine Grafikkarte ändert das..
Aufgezeichnet
Volle Spezifikation
Alles, was in unserer Datenbank für dieses Modell aufgezeichnet ist. Der Großteil beschreibt, wie es trainiert wurde, anstatt wie es läuft — nützlicher Kontext zur Beurteilung, wie viel Arbeit darin steckt und wie es sich mit Modellen vergleicht, die in einem anderen Maßstab erstellt wurden..
Ursprung
Wer hat dieses Modell gebaut, wo und wann es veröffentlicht wurde.
- Organisation
- Cursor
- Organisationsart
- Industry
- Land
- United States of America
- Veröffentlicht
- 19 March 2026
- Autoren
- Aaron Chan, Ahmed Shalaby, Alexander Wettig, Aman Sanger, Andrew Zhai, Anurag Ajay, Ashvin Nair, Charlie Snell, Chen Lu, Chen Shen, Emily Jia, Federico Cassano, Hanpeng Liu, Haoyu Chen, Henry Wildermuth, Jacob Jackson, Janet Li, Jediah Katz, Jiajun Yao, Joey Hejna, Josh Warner, Julius Vering, Kevin Frans, Lee Danilek, Less Wright, Lujing Cen, Luke Melas-Kyriazi, Michael Truell, Michiel de Jong, Na…
Was es tut
Die Problemfelder, für die das Modell entwickelt wurde. Ein Modell kann mehrere davon tragen.
- Domain
- Language
- Aufgabe
- Coding
- Basis-Modell
- Kimi K2.5
Größe
Wie groß das Modell ist und wie viele Daten damit trainiert wurden. Parameter sind die Zahl, die entscheidet, ob es auf einer bestimmten GPU-Karte passt.
- Parameter
- 1T
- Trainingsdaten
- tokens
Based on Kimi K2.5; 1.04T total, 32B active parameters
Training-Compute
Die Berechnung, die durchgeführt wird, um das Modell zu trainieren, gemessen in Gleitpunktoperationen. Es ist ein Maß dafür, was der Trainingslauf gekostet hat, nicht dafür, wie schnell das fertige Modell Ihnen antwortet.
- Training-Compute
- 2.3 × 10²⁵ FLOP
Said by Lee Robinson on X - https://x.com/leerob/status/2035035355364081694 - to be 4x the training compute of the base model, Kimi K2.5; 4 x 5.8e24 = 2.32e25. B300 speculated based on Colossus 2 confirmation (https://x.com/elonmusk/status/2056422097237283295).
Der Trainingslauf
Was es physisch gekostet hat, um zu trainieren: welche Chips, wie viele, wie lange und was das aus der Wand gezogen hat.
- Trainingshardware
- NVIDIA B300 (Blackwell Ultra)
Verfügbarkeit
Ob Sie das Modell beziehen und es auf Ihrer eigenen Hardware ausführen können, bestimmt, ob eine der Grafikkarten-Zahlen auf dieser Seite zutrifft.
- Gewichte
- Closed — provider access only
- Modellzugang
- API access
- Training-Code
- Unreleased
Wie es klassifiziert ist
Labels, die das Quell-Datenset anwendet, wenn bemerkenswerte Modelle verfolgt werden, und wie zuversichtlich es in den Eintrag ist.
- Warum es verfolgt wird
- Discretionary
- Aufzeichnungsgenauigkeit
- Confident
Model available by default in Cursor, which has >1M DAU; reasonable to assume >1M MAU for this model.
Quellen
Woher dieser Datensatz stammt und wann er zuletzt überprüft wurde.
- Referenz
- Composer 2 Technical Report
- Zuletzt aktualisiert
- 22 May 2026
Was die Zahlen bedeuten
Was dieses Modell ist
Composer 2 wurde veröffentlicht von Cursor, im Land aufgezeichnet als United States of America, während March 2026. Die veröffentlichende Organisation ist als industry.
Es funktioniert im Bereich von Language, und wird als die Aufgabe von aufgezeichnet coding.
Es basiert auf Kimi K2.5. Die meisten Modelle in diesem Bereich sind von einer bestehenden Basis abgeleitet, anstatt aus dem Nichts erstellt zu werden.
Da die Gewichte nicht verfügbar sind, gelten keine der Hardwareangaben an anderer Stelle auf dieser Seite für sie.
Wie es trainiert wurde
Der Trainingslauf verbrauchte etwa 2.3 × 10²⁵ FLOP, auf Hardware erfasst als NVIDIA B300 (Blackwell Ultra). Diese Zahl misst die Kosten für die Produktion des MODELLS und hat keinen Einfluss darauf, wie schnell es antwortet.
Es wird aus einem bestimmten Grund im zugrunde liegenden Datensatz verfolgt: discretionary.
Antworten
Composer 2 — Häufige Fragen
Composer 2— Welche GPU benötige ich, um es auszuführen?
Dieses ist ein geschlossenes Modell — seine Gewichte wurden nie veröffentlicht, sodass es zu keinem Preis heruntergeladen oder auf Ihrer eigenen Hardware ausgeführt werden kann. Es ist nur über seinen Anbieter erreichbar.
Composer 2— Ist es Open-Source?
Nein. Seine Gewichte wurden nicht veröffentlicht, daher existiert es nur als ein Dienst, der von seinem Eigentümer kontrolliert wird.
Composer 2— Wie viele Parameter hat es?
Es hat eine Parameteranzahl von 1T. Based on Kimi K2.5; 1.04T total, 32B active parameters. Diese Zahl ist die Gesamtsumme, und sie bestimmt, wie viel MEMORY das MODEL benötigt – ungefähr ein halbes Gigabyte pro Milliarde bei der Kompression, die die meisten Menschen verwenden.
Composer 2— Wer hat es erstellt?
Es wurde veröffentlicht von Cursor, basiert auf United States of America, eine als kategorisierte Organisation industry.
Composer 2— Wann wurde es veröffentlicht?
Es wurde veröffentlicht in March 2026.
Composer 2— Wofür wird es verwendet?
Es funktioniert im Bereich von Language, und wird als Bewältigung der Aufgabe von coding. Modelle tragen häufig mehr als eines von jeder, und die Tags beschreiben den Zweck anstelle von Fähigkeitsgrenzen.
Composer 2— Wie viel Rechenleistung wurde verwendet, um es zu trainieren?
Training verbrauchte etwa 2.3 × 10²⁵ FLOP, auf Hardware erfasst als NVIDIA B300 (Blackwell Ultra). Das misst, was die Produktion des Modells gekostet hat, und sagt nichts darüber aus, wie schnell es einmal trainiert antwortet — die Inferenzgeschwindigkeit kommt von der MEMORY-BANDWIDTH, nicht vom TRAINING-BUDGET.
Die andere Richtung
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