أطلقت كرسور كومبوزر، أول نموذج برمجة تنافسي لها، إلى جانب الإصدار 2.0 من واجهة IDE الخاصة بها التي تتميز بواجهة متعددة الوكلاء الجديدة. يركز النموذج على السرعة ويُبنى باستخدام التعلم بالتعزيز وهندسة مزيج الخبراء. يهدف هذا الإطلاق إلى تحدي نماذج الذكاء الاصطناعي الرائدة من الشركات الكبرى.
كرسور، المعروفة بواجهة IDE الخاصة بها التي تشبه Visual Studio Code لكنها تدمج نماذج اللغة الكبيرة بعمق في سير العمل مع التركيز على 'البرمجة بالأجواء'، اعتمدت منذ فترة طويلة على نماذج خارجية من مزودين مثل OpenAI وGoogle وAnthropic. تجارب سابقة لنماذجها الداخلية المدمجة لم تصل إلى مستوى هذه الخيارات الحدودية. الآن، مع كومبوزر، تدعي كرسور تقديم 'نموذج حدودي أسرع 4 مرات من النماذج ذات الذكاء المماثل'.
تم تدريب النموذج ليس على مجموعات بيانات ثابتة بل على تحديات تطوير تفاعلية تشمل مهام وكيلية، بهدف الدقة والالتزام بأفضل الممارسات. في Cursor-Bench الداخلي لكرسور، يتفوق كومبوزر أقل من 'أفضل النماذج الحدودية' في الذكاء لكنه يتجاوز النماذج المفتوحة من الدرجة الأولى والحدود المتجهة نحو السرعة. يتفوق بشكل كبير في الرموز لكل ثانية، مع إعطاء الأولوية للأداء السريع.
لتشجيع التبني، ربطت كرسور كومبوزر بواجهة متعددة الوكلاء في تحديث IDE 2.0. تسمح هذه الميزة للمستخدمين بـ'تشغيل العديد من الوكلاء بالتوازي دون تداخلهم مع بعضهم البعض، مدعومة بـ git worktrees أو آلات عن بعد'. يمكن للمطورين نشر نماذج متعددة في وقت واحد على المهمة نفسها، ومقارنة المخرجات، واختيار أفضل نتيجة.
الملاحظات الأولية من عينة غير ممثلة من المطورين تشير إلى أن كومبوزر ليس غير فعال لكنه يُنظر إليه كمكلف جداً بالنسبة لقدراته مقارنة بنماذج مثل Claude من Anthropic. ما إذا كان كومبوزر يمكنه المنافسة بفعالية مع النماذج الحدودية المعروفة لا يزال قيد الانتظار، حيث قد يلتزم المطورون بالخيارات المثبتة. تظهر ميزات إضافية وإصلاحات في سجل التغييرات 2.0 لكرسور.