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(xié)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(chuàng)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。

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(fā)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(yōu)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(fā)者在調試Cursor API請求時，發(fā)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(fā)現，Composer 2的tokenizer也和Kimi K2.5很相近，而且大家還發(fā)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(xié)議。協(xié)議中的補充規(guī)定是：對于月活超過1億，或月營收超過2000萬美元的商業(yè)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(guī)模來看，基本上是觸發(fā)了這個條件。

不過，就在剛剛，Kimi官方和Cursor創(chuàng)始人都先后發(fā)文，確認了Composer 2確實是基于Kimi K2.5研發(fā)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(tài)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(yè)合作。

而Cursor創(chuàng)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(xù)進行了持續(xù)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(yōu)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(xù)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。

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(xù)做訓練和優(yōu)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(fā)布時，社區(qū)就發(fā)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。