2026年3月21日消息,Cursor套殼開源模型還敢吹自研,真的忍不了,大佬們紛紛開噴!這次鬧得沸沸揚揚的主角,還是國產開源模型和硅谷獨角獸,只不過兩邊的位置徹底反過來了。月之暗面預訓練負責人杜羽倫直接點名Cursor的CEO:你既沒遵守我們的開源許可協議,也沒付過一分錢費用,你得給個說法吧?而且月之暗面聯創周昕宇也跟著下場,更是一錘定音:我壓根不記得Cursor有找我們申請過任何授權的。
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當然,吃瓜更是吃到頂流,馬斯克都親自站邊實錘了,他稱:看起來沒錯,這玩意兒明顯就是個Kimi K2.5了!看到輿論炸鍋之后,Cursor趕緊出來回應并承認所謂的“自研”模型,顯然就是套的Kimi的殼。至于為啥不標注來源,直接回避沒細說,只含糊點明是疏忽忘了,下次一定改。那么,這背后究竟是發生了什么事呢?
我看了下,其實Cursor所謂自研的新模型Composer 2就是在開源的Kimi K2.5的基礎上進一步做了RL訓練,但是官宣的時候并沒有提到這一點,這就是純純的“套殼”行為了。接下來讓我給大家捋一下事情的前因后果。
昨天,Cursor上線Composer2。官方宣傳得很猛,Composer2在核心的編程基準測試上相比上一代提升顯著,其中包括Cursor自建的基準測試CursorBench。而且Composer2甚至已經超過了Claude Opus 4.6,僅差于GPT-5.4。
更重要的是,Composer 2的API定價也很有競爭力,輸入價格為$0.5/每百萬token、輸出價格為$2.5/每百萬token。相比之下,GPT-5.4的輸入為$2.5/每百萬token,輸出為$15/每百萬token;Claude Opus 4.6的輸入為$5/每百萬token,輸出為$25/每百萬token。這么一對比,Composer 2的性價比優勢幾乎是肉眼可見。
而且官方還有一個不降智的快速版,定價為$1.5/每百萬輸入、$7.50/每百萬輸出,雖然貴了一些,但是成本還是低于其他快速模型。所以,最開始大家的觀感其實是:性能強、速度快、價格低,Cursor 這波很猛。但問題很快就來了。有位開發者在調試Cursor API請求時,發現內部模型命名里出現了類似“kimi-k2p5-rl-0317-s515-fast”這樣的字段。
這個命名非常敏感,因為它很容易讓人聯想到:是不是以Kimi K2.5作為底座,再疊加了RL訓練?而且還有一些用戶發現,Composer 2的tokenizer也和Kimi K2.5很相近,而且大家還發現Composer 2的輸出風格也很Kimi K2.5類似,且有偶爾冒中文的現象。因此,不少人給出的判斷是:Composer 2很可能并不是完全從頭訓練出來的,而是站在Kimi K2.5開源底座之上,做了進一步強化。
另外,Moonshot官方也曾回應稱并未授權給Cursor,但隨后相關內容又被刪除。這里很多人會問:Kimi K2.5既然是開源的,為什么還需要授權?原因在于,Kimi K2.5采用的是修改版MIT協議。協議中的補充規定是:對于月活超過1億,或月營收超過2000萬美元的商業產品,必須在用戶界面中顯著標注“Kimi K2.5”。以Cursor目前的估值和付費用戶規模來看,基本上是觸發了這個條件。
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不過,就在剛剛,Kimi官方和Cursor創始人都先后發文,確認了Composer 2確實是基于Kimi K2.5研發出來的。Kimi官方的表述比較直接:很高興看到Kimi K2.5作為Composer 2的基礎模型,并稱這是一次開源模型生態中的積極合作。而且還特別補充說明,Cursor并不是私自調用Kimi K2.5,而是通過FireworksAI提供的RL與推理托管平臺接入模型,因此是一項經過授權的商業合作。
而Cursor創始人的說法是:團隊其實評估了很多基礎模型,最后認為Kimi K2.5是其中表現最強的一個,因此選擇它作為底座。在此基礎上,Cursor又繼續進行了持續預訓練(continued pre-training)和高算力強化學習訓練,再結合推理層和采樣層的工程優化,最終做出了Composer 2。同時,他也承認,團隊一開始沒有在博客中明確提到Kimi這一底座來源,確實是一個疏漏,后續會在類似表述上做得更清楚。明顯人一眼就知,雙方達成了和解,然后都給了相對體面的說辭。
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另外,Cursor的人還補充說:目前這個最終模型中,大約只有1/4的算力來自底座模型,其余的大部分都是自己的訓練投入,這也是為什么在各項評測上的表現會有明顯差異。對于這點我其實有點懷疑的,因為大模型訓練的成本大頭應該是花在預訓練上。其實我覺得基于開源底座繼續做訓練和優化,本身并不丟人,但是如果你刻意隱瞞,那這做法就有點說不過去了。
最后我想說,這已是Cursor旗下自研模型第二次被疑套殼國產開源模型了。去年11月,Composer 1發布時,社區就發現其tokenizer與DeepSeek一致,且模型在推理過程中會出現中文輸出,當時Cursor同樣未披露基座來源。
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