Composer 2
Geen schatting
Geen hardware-eisen voor dit model
De gewichten voor dit model zijn niet gepubliceerd, dus het kan niet worden gedownload of uitgevoerd op je eigen hardware in welke grootte dan ook. Het is alleen bereikbaar via de aanbieder, en geen enkele grafische kaart verandert dat..
Op record
Volledige specificatie
Alles wat geregistreerd is voor dit model. Het merendeel beschrijft hoe het getraind werd in plaats van hoe het draait - nuttige context om te beoordelen hoeveel werk erin is gestoken, en hoe het zich verhoudt tot modellen die op een andere schaal zijn gebouwd..
Oorsprong
Wie heeft dit model gebouwd, waar, en wanneer het gepubliceerd werd.
- Organisatie
- Cursor
- Organisatietype
- Industry
- Land
- United States of America
- Gepubliceerd
- 19 March 2026
- Auteurs
- 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…
Wat het doet
De probleemgebieden waarvoor het model is gebouwd. Een model kan meerdere van elk bevatten.
- Domein
- Language
- Taak
- Coding
- Basis model
- Kimi K2.5
Grootte
Hoe groot het model is en hoeveel data het is getraind. Parameters zijn het cijfer dat bepaalt of het past op een gegeven grafische kaart.
- parameters
- 1T
- Training gegevens
- tokens
Based on Kimi K2.5; 1.04T total, 32B active parameters
Training rekenen
De berekeningen uitgevoerd om het model te trainen, gemeten in drijvende-komma-operaties. Het is een maat voor wat de trainingsrun kostte, niet voor hoe snel het voltooide model je beantwoordt.
- Training rekenen
- 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).
De trainingsrun
Wat het fysiek kostte om te trainen: welke chips, hoeveel, hoe lang, en wat dat van het stopcontact vroeg.
- Training hardware
- NVIDIA B300 (Blackwell Ultra)
Beschikbaarheid
Of je het model kunt verkrijgen en het op je eigen hardware kunt draaien, wat bepaalt of een van de grafische kaartcijfers op deze pagina van toepassing is.
- Gewichten
- Closed — provider access only
- Toegang tot model
- API access
- Training code
- Unreleased
Hoe het is geclassificeerd
Labels van de brondataset die worden toegepast bij het volgen van opmerkelijke modellen, en hoe zeker het is van de invoer.
- Waarom het wordt gevolgd
- Discretionary
- Record vertrouwen
- Confident
Model available by default in Cursor, which has >1M DAU; reasonable to assume >1M MAU for this model.
Bronnen
Waar deze record vandaan kwam en wanneer deze voor het laatst is gecontroleerd.
- Referentie
- Composer 2 Technical Report
- Laatst bijgewerkt
- 22 May 2026
Wat de cijfers betekenen
Wat dit model is
Composer 2 werd gepubliceerd door Cursor, in het land geregistreerd als United States of America, tijdens March 2026. De publicerende organisatie is geclassificeerd als industry.
Het werkt in het domein van Language, en wordt geregistreerd als het uitvoeren van de taak van coding.
Het bouwt voort op Kimi K2.5. De meeste modellen op deze schaal zijn aangepast van een bestaande basis in plaats van vanuit het niets gebouwd.
Omdat de weights niet beschikbaar zijn, zijn geen van de hardwarefiguren elders op deze site van toepassing op het.
Hoe het getraind werd
De training run verbruikte ongeveer 2.3 × 10²⁵ FLOP, op hardware vastgelegd als NVIDIA B300 (Blackwell Ultra). Die figuur meet wat het produceren van het model heeft gekost en heeft geen invloed op hoe snel het antwoord geeft.
Het wordt gevolgd in de onderliggende dataset om één specifieke reden: discretionary.
Antwoorden
Composer 2 — veelgestelde vragen
Composer 2— Welke GPU heb ik nodig om het te draaien?
Dit is een gesloten model — de gewichten zijn nooit gepubliceerd, dus het kan niet gedownload of uitgevoerd worden op je eigen hardware voor eender welke prijs. Het is alleen bereikbaar via de aanbieder.
Composer 2— is het open-source?
Nee. De gewichten zijn niet gepubliceerd, dus het bestaat alleen als een dienst die wordt beheerd door de eigenaar.
Composer 2— hoeveel parameters heeft het?
Het heeft een parameter telling van 1T. Based on Kimi K2.5; 1.04T total, 32B active parameters. Dat cijfer is het totaal, en het bepaalt hoeveel MEMORY het MODEL nodig heeft - ongeveer een halve gigabyte per miljard bij de compressie die de meeste mensen gebruiken.
Composer 2— wie heeft het gemaakt?
Het werd gepubliceerd door Cursor, gebaseerd op United States of America, een organisatie geclassificeerd als industry.
Composer 2— wanneer is het uitgebracht?
Het werd gepubliceerd in March 2026.
Composer 2— waarvoor wordt het gebruikt?
Het werkt in het domein van Language, en wordt geregistreerd als het afhandelen van coding. Modellen hebben vaak meer dan één van elk, en de tags beschrijven het doel in plaats van de capaciteitslimieten.
Composer 2— hoeveel rekencapaciteit is gebruikt om het te trainen?
Training verbruikte ongeveer 2.3 × 10²⁵ FLOP, op hardware vastgelegd als NVIDIA B300 (Blackwell Ultra). Dat meet wat het kosten om het model te produceren en zegt niets over hoe snel het antwoord geeft zodra het getraind is — inferentie snelheid komt van geheugenbandbreedte, niet van het trainingsbudget.
De andere richting
Van de andere kant bekijken?
Deze pagina begint met het model. Als je al een kaart bezit en alles wilt weten wat het zal draaien, begin in plaats van de hardware.