Composer 2
Sin estimación
No hay requisitos de hardware para este modelo
Los pesos de este modelo no han sido publicados, por lo que no se puede descargar ni ejecutar en su propio hardware en ningún tamaño. Solo es accesible a través de su proveedor, y ninguna tarjeta gráfica lo cambia.
En registro
Especificación completa
Todo lo registrado para este modelo. La mayoría de ello describe cómo fue entrenado en lugar de cómo se ejecuta — contexto útil para juzgar cuánto trabajo se dedicó a ello y cómo se compara con modelos construidos a una escala diferente.
Origen
¿Quién construyó este modelo, dónde y cuándo fue publicado?
- Organización
- Cursor
- Tipo de organización
- Industry
- País
- United States of America
- Publicado
- 19 March 2026
- Autores
- 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…
Lo que hace
Las áreas problemáticas para las que se construyó el modelo. Un modelo puede llevar varios de cada uno.
- Dominio
- Language
- Tarea
- Coding
- Modelo base
- Kimi K2.5
Tamaño
Qué tan grande es el modelo y cuántos datos se utilizaron para entrenarlo. Los parámetros son la cifra que decide si se ajusta en una tarjeta gráfica dada.
- Parámetros
- 1T
- Datos de entrenamiento
- tokens
Based on Kimi K2.5; 1.04T total, 32B active parameters
Entrenamiento de computación
La aritmética realizada para entrenar el modelo, medida en operaciones de punto flotante. Es una medida de lo que costó la ejecución del entrenamiento, no de cuán rápido responde el modelo terminado.
- Entrenamiento de computación
- 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).
El entrenamiento
Lo que se necesitó físicamente para entrenar: qué chips, cuántos, durante cuánto tiempo y qué consumió de la pared.
- Hardware de entrenamiento
- NVIDIA B300 (Blackwell Ultra)
Disponibilidad
Si puedes obtener el modelo y ejecutarlo en tu propio hardware, lo cual es lo que decide si alguna de las cifras de la tarjeta gráfica en esta página aplica.
- Pesos
- Closed — provider access only
- Acceso al modelo
- API access
- Código de entrenamiento
- Unreleased
Cómo se clasifica
Etiquetas que aplica el conjunto de datos de origen al rastrear modelos notables y cuán seguro está de la entrada.
- Por qué se rastrea
- Discretionary
- Registrar confianza
- Confident
Model available by default in Cursor, which has >1M DAU; reasonable to assume >1M MAU for this model.
Fuentes
De dónde proviene este registro y cuándo fue revisado por última vez.
- Referencia
- Composer 2 Technical Report
- Última actualización
- 22 May 2026
Qué significan los números
Qué es este modelo
Composer 2 was published by Cursor, in United States of America, in March 2026. The organisation is categorised as industry.
It works in Language, and is recorded as doing coding.
It builds on Kimi K2.5, which is why it shares that model's general shape and size.
Debido a que los pesos no están disponibles, ninguna de las cifras de hardware en otro lugar de este sitio se aplica a él.
Cómo fue entrenado
The training run consumed about 2.3 × 10²⁵ FLOP, on NVIDIA B300 (Blackwell Ultra). That figure describes the cost of creating it and has no bearing on how quickly it generates text.
It is tracked in the underlying dataset for one reason in particular: discretionary.
Respuestas
Composer 2 — Preguntas frecuentes
What GPU do I need to run Composer 2?
None. Composer 2 is a closed model — its weights were never published, so it cannot be downloaded or run on your own hardware at any price. It is reachable only through its provider.
Is Composer 2 open source?
No. Composer 2 has not had its weights published, so it exists only as a service controlled by its owner.
How many parameters does Composer 2 have?
Composer 2 has 1T parameters. Based on Kimi K2.5; 1.04T total, 32B active parameters. That figure is the total, and it is what decides how much memory the model needs — roughly half a gigabyte per billion at the compression most people use.
Who created Composer 2?
Composer 2 was published by Cursor, based in United States of America, categorised as industry.
When was Composer 2 released?
Composer 2 was published in March 2026.
What is Composer 2 used for?
Composer 2 works in Language, and is recorded as handling coding. Models frequently carry more than one of each, and the tags describe purpose rather than capability limits.
How much compute was used to train Composer 2?
Around 2.3 × 10²⁵ FLOP, on NVIDIA B300 (Blackwell Ultra). That measures what producing the model cost and says nothing about how quickly it answers once trained — inference speed comes from memory bandwidth, not from the training budget.
La otra dirección
¿Mirándolo desde el otro lado?
Esta página comienza desde el modelo. Si ya posee una tarjeta y desea saber todo lo que podrá ejecutar, empiece por el hardware en su lugar.