Se confirma que Cursor Composer 2 es un modelo con RL aplicado sobre Kimi K2.5

• Se descubrió que, mediante la manipulación del base URL de OpenAI, la ruta de solicitud incluía kimi-k2p5-rl, lo que reveló que Composer 2 está basado en Kimi K2.5 + aprendizaje por refuerzo (RL)
• En la versión anterior, las solicitudes que antes estaban bloqueadas quedaron expuestas en Composer 2, y después se aplicó de inmediato un parche de bloqueo
• En la comunidad surgieron sospechas de rebranding del modelo de Moonshot y de una posible violación de la obligación de atribución de la licencia
• Moonshot reconoció oficialmente su relación de colaboración con Cursor, confirmando que no se trataba de un uso no autorizado sino de una colaboración oficial
• Este caso es considerado un ejemplo que impulsó el debate sobre la transparencia de los modelos de IA, el cumplimiento de licencias y las prácticas de rebranding

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Controversia sobre el modelo Cursor Composer 2

• Se confirmó que Cursor Composer 2 usa internamente un modelo Kimi K2.5 + RL
  • Como resultado de que un usuario modificara el base URL de OpenAI y configurara un servidor para volcar las solicitudes, en la ruta aparecía accounts/anysphere/models/kimi-k2p5-rl-0317-s515-fast
  • Esto dejó en evidencia que Composer 2 es una variante del modelo Kimi K2.5 con aprendizaje por refuerzo (RL) aplicado
  • En Composer 1.5 este tipo de solicitudes estaba bloqueado, pero en Composer 2 no lo estaba, lo que permitió comprobarlo
  • Después, esta vulnerabilidad fue bloqueada de inmediato
• En la comunidad se plantearon posibles incumplimientos de licencia y cuestionamientos éticos
  • Algunos usuarios criticaron que Cursor habría hecho rebranding del modelo de Moonshot para presentarlo como propio
  • Según la licencia MIT modificada de Kimi K2.5, se señaló que al usar el modelo sería necesario indicarlo explícitamente en la UI
  • Otros usuarios mencionaron la posibilidad de que el modelo estuviera basado en GLM-5, y argumentaron que podría tratarse de una licencia MIT estándar, sin obligación de atribución
  • Sin embargo, como el ID del modelo aparecía claramente como kimi-k2p5, también surgió la posibilidad de que existiera un acuerdo separado con Moonshot
• Más tarde, Moonshot reconoció oficialmente la relación de colaboración
  • Moonshot señaló que mantiene una relación de colaboración con Cursor y mencionó que Kimi 2.5 es un modelo sobresaliente
  • Con ello, se confirmó que no era simplemente un uso no autorizado, sino una colaboración oficial
• Las reacciones de la comunidad se dividieron entre críticas éticas y una visión práctica
  • Algunos criticaron que Cursor perjudica el espíritu del código abierto y aprovecha comercialmente las contribuciones de la comunidad
  • Otros señalaron que “para la mayoría de los usuarios importan más la velocidad para escribir código y el flujo de trabajo que el nombre del modelo”, y que la competencia basada en los resultados importa más que el origen del modelo
  • También hubo opiniones que subrayaron la necesidad de divulgar información transparente sobre el modelo, al señalar que la experiencia del usuario cambia cuando se sustituye el modelo
• En el aspecto técnico, llamaron la atención la forma en que se expuso el ID del modelo y la velocidad del parche de seguridad
  • Se sabe que el rastreo del ID del modelo mediante un proxy es una técnica que también se usó anteriormente para analizar el comportamiento de caché de GPT-4
  • Esta vez la exposición se produjo de una forma similar, y el parche de bloqueo se aplicó en cuestión de horas
  • Algunos usuarios mencionaron haber confirmado que el proveedor de inferencia de Cursor es FireworksAI
• Este caso es evaluado como un ejemplo que volvió a poner sobre la mesa los problemas de rebranding de modelos de IA, cumplimiento de licencias y transparencia
  • A medida que los modelos abiertos se integran en servicios comerciales, crece la importancia de las obligaciones de atribución y divulgación
  • Al mismo tiempo, se fortalece la tendencia de que el flujo de trabajo y la experiencia del usuario, más que el modelo en sí, sean el núcleo de la competencia

[slowandsnow]

Copilot es mucho más barato y mejor, así que parece que ya no hay razón para usar Cursor.

[GN⁺]

Comentarios en Hacker News

• Cursor Composer 1 estaba basado en Qwen; esta versión está basada en Kimi. El IDE está basado en VSCode
  Parece que toda la empresa se dedica a empaquetar open source y revenderlo. Vivimos en una era en la que se gana dinero reempaquetando open source
  Da risa ver en Twitter reacciones como “un equipo de 50 personas venció a Anthropic”

  • Me pregunto por qué no hay indignación del tipo “EE. UU. robó tecnología china”. Si es una empresa estadounidense, la presentan como “un pequeño gran retador”; si es una empresa china, la tratan de “ladrona”. Es un doble rasero demasiado predecible
  • No es solo que reempaquetaron open source, también están haciendo fine-tuning con sus propios datos. De hecho, hay una razón por la que todos los grandes actores construyeron su propio coding harness
  • El nivel de integración de Cursor no es simplemente conectar un LLM a VSCode. Aun así, parece que VSCode o Claude Code pronto lo alcanzarán. Por ahora, Cursor sigue adelante
  • Al final, eso significa que Cursor está compartiendo datos en ambos sentidos con un LLM chino. Kimi puede seguir entrenándose con los datos de entrada y salida recopilados por Cursor
  • La verdad es que hoy la mayoría de los productos tecnológicos se construyen combinando más de 1000 proyectos open source. Lo de Cursor no es tan impactante; más bien, lo interesante es la escala de inversión

• Moonshot confirmó oficialmente la alianza. Cursor accede a Kimi-k2.5 a través de la plataforma FireworksAI_HQ
  Tuit oficial de Moonshot
  Según Cursor, solo 1/4 del cómputo del modelo final vino del modelo base y el resto proviene de entrenamiento propio
  Explicación de leerob

• Dos empleados de Moonshot dijeron al principio que “no había licencia”, pero luego la empresa borró las publicaciones para evitar la controversia
  Artículo relacionado

  • Nunca debieron publicar esos tuits desde el inicio. Internet se encarga solo de la aplicación de licencias
  • En el sitio oficial de Moonshot se indica claramente: “Kimi K2.5 es un modelo open source, y el código y los pesos están publicados en Hugging Face y GitHub”
  • También hubo otro tuit borrado enlace

• Decir que “solo le pusieron RL encima a Kimi K2.5” es minimizarlo. Lograr este tipo de resultado con RL es muy difícil
  El equipo de investigación de Cursor es muy bien valorado en la industria. También es posible que hubiera un acuerdo con Moonshot. Hasta que haya una postura oficial, no me parece problemático

  • Sorprende el exceso de enojo hacia la IA. Todos querían open weights, pero cuando alguien los aprovecha, igual se molestan

• Cursor es básicamente una empresa de harness para IDE/agentes de programación. En vez de entrenar su propio modelo desde cero, tiene sentido licenciar y luego afinar un modelo como Kimi
  Pero como combinación de un fork de VSCode + un LLM open source, su foso defensivo parece débil

  • Si la ingeniería de software solo requiere cierto nivel de inteligencia, puede que el harness termine siendo más importante que el modelo
  • El problema es que también hay quien afirma que en realidad no había licencia enlace a imagen
  • El verdadero valor de Cursor está en los datos de usuario. Con patrones de uso, tasas de aprobación y feedback, pueden hacer pruebas A/B para el fine-tuning

• Hay muchas razones para burlarse de Cursor, pero su modelo de autocompletado sí está realmente muy bien hecho
  Me pregunto por qué OpenAI o Anthropic no invierten más en esa parte

  • Yo también estoy de acuerdo. El autocompletado con tab de Cursor es de lo mejor, pero últimamente el coding con agentes se volvió la tendencia principal y lo uso menos
  • Antigravity también tiene un modelo de autocompletado basado en Windsurf
  • El modelo es excelente, pero la UX está en un nivel algo irritante
  • Es una pena que hoy muchas empresas hayan abandonado el autocompletado. Sobre todo en codebases no estándar, un buen autocompletado es mucho más útil que un agente

• Cursor ha dicho públicamente que “tomó un modelo open source y lo mejoró con sus propios datos de programación”
  Aplicaron continued pretraining y RL, y aclararon que no fue un pretraining completo
  Es impresionante que haya superado a Opus 4.6 y quedado cerca de GPT-5.4. Especialmente considerando que incluso Meta tiene dificultades para alcanzar a OpenAI/Anthropic, esto llama la atención

• Que Cursor se mueva así es una estrategia normal. No todas las empresas necesitan entrenar directamente un modelo fundacional
  Hace falta competencia a nivel producto para sacudir la estructura de precios propietaria de Anthropic y OpenAI

• En RL no existe el “solo”. El fine-tuning es un factor clave que puede cambiar mucho el resultado

  • Por lo que se comenta, GPT-5 también habría usado la misma base preentrenada que GPT-4o

• Probablemente violó los ToS de Moonshot. Va a ser un desarrollo interesante

  • Pero Moonshot también entrenó con salidas de modelos de Anthropic y violó sus ToS, y Anthropic también tiene controversias de copyright. Al final, todos están infringiendo algo
  • En realidad no aplican los ToS, sino una licencia MIT modificada. Si tienes 100 millones de MAU o más de 20 millones de dólares al mes en ingresos, debes mostrar “Kimi K2.5” en la UI
    Texto completo de la licencia
  • Lo más probable es que sí hayan obtenido licencia. Que no lo hayan indicado en la model card es poco transparente, pero el white labeling es una práctica común
  • Según las condiciones de la licencia MIT modificada de Kimi K2.5, a partir de cierto tamaño basta con mostrar el nombre, así que no debería haber problema

[xguru]

Cursor Composer 1 usa Qwen; esta versión parece estar basada en Kimi. El IDE está basado en VSCode.
Da la impresión de que toda la empresa funciona envolviendo open source para revenderlo. Últimamente estamos en una era en la que se gana dinero reempaquetando open source.

Uy, si el equipo de Cursor ve esto, les va a doler un poco..