El IDE de codificación de IA Cursor lanzó su primer modelo interno, Composer, el 29 de octubre. Su lanzamiento coincidió con una actualización importante de la plataforma, Cursor 2.0.
Al priorizar la velocidad, la compañía afirma que el nuevo modelo Composer es cuatro veces más rápido que herramientas similares.
Cursor 2.0 introduce una interfaz rediseñada para administrar múltiples agentes de IA en paralelo. Los desarrolladores ahora pueden comparar resultados de diferentes modelos en la misma tarea.
Si bien el lanzamiento recibió elogios de los primeros usuarios por su rendimiento, también generó críticas por su falta de transparencia con respecto a los orígenes del modelo y su uso de puntos de referencia de rendimiento privados.
Una necesidad de velocidad: presentación del modelo Composer
Con el objetivo de mantener a los desarrolladores en estado de flujo, Cursor ha posicionado a Composer como un modelo de frontera creado para codificación interactiva de baja latencia. Cursor lo describe como un modelo de mezcla de expertos (MoE). Estaba especializado en ingeniería de software mediante aprendizaje por refuerzo (RL).
Durante su capacitación, el modelo tuvo acceso a herramientas como la búsqueda semántica y se le asignó la tarea de resolver desafíos de codificación del mundo real. Según Cursor, el resultado es un modelo que completa la mayoría de los giros agentes en menos de 30 segundos. Tal desempeño lo haría cuatro veces más rápido que competidores igualmente inteligentes.
Sin embargo, estas afirmaciones de desempeño se basan en una evaluación interna patentada llamada”Cursor Bench”. Ese punto de referencia consiste en solicitudes de agentes reales de los propios ingenieros de la empresa. La falta de un punto de referencia público y replicable se ha convertido en un punto central de debate tras el lanzamiento.
A pesar del secreto, la empresa ha sido transparente en cuanto a los precios. Según su documentación oficial, el modelo Composer cuesta 1,25 dólares por millón de tokens de entrada y 10,00 dólares por millón de tokens de salida. Tiene el mismo precio que GPT-5 y Gemini 2.5 Pro dentro del entorno Cursor, lo que indica confianza en sus capacidades.
Agentes de malabarismo: una nueva interfaz en Cursor 2.0
Junto con el nuevo modelo, el lanzamiento de Cursor 2.0 marca un cambio significativo en el diseño del IDE. Pasa de un flujo de trabajo centrado en archivos a uno centrado en agentes. Su interfaz actualizada está diseñada para ejecutar muchos agentes en paralelo sin que interfieran entre sí.
Esta arquitectura de múltiples agentes está impulsada por árboles de trabajo git o máquinas remotas. Estas herramientas crean entornos aislados para que cada agente trabaje, evitando conflictos.
Con esta configuración, los desarrolladores pueden asignar la misma tarea compleja a diferentes modelos simultáneamente; por ejemplo, pedir a Sonnet 4.5 y Composer que implementen una característica.
Los usuarios pueden luego comparar los resultados y elegir el mejor enfoque. Conocido como”codificación de vibraciones”, el flujo de trabajo está ganando terreno como una forma de aprovechar las distintas fortalezas de varios modelos de IA. Google recientemente renovó su AI Studio con una filosofía similar.
En la actualización también se incluyen herramientas para agilizar la revisión y las pruebas de código, integrando aún más la IA en el ciclo de vida del desarrollo.
Una recepción polarizada: elogios y escepticismo de la comunidad
Generando una ola de discusión, el lanzamiento dual ha dividido marcadamente las opiniones dentro de la comunidad de desarrolladores. Si bien algunos usuarios elogiaron la capacidad de respuesta del nuevo modelo, otros informaron problemas importantes. Un hilo de Hacker News que analiza el lanzamiento capturó perfectamente este sentimiento polarizado.
Por un lado, los primeros usuarios elogiaron el rendimiento del nuevo modelo. Un usuario escribió:”Composer hizo todo mejor, no tropezó donde Codex falló y, lo más importante, la velocidad marca una gran diferencia. Es extremadamente cómodo de usar, felicidades”.
Por otro lado, varios usuarios informaron de una experiencia inicial frustrante. Uno de ellos comentó:”Usé el nuevo sistema esta noche y lo sentí como una degradación definitiva. Generé algunas aplicaciones básicas que no funcionaban, no pude manejar CSS en un entorno NextJS”.
El escepticismo surgió rápidamente en plataformas como Hacker News con respecto a las afirmaciones de la compañía. La principal crítica se centra en la falta de transparencia.
Como señaló un usuario:”La falta de transparencia aquí es salvaje. Agregan las puntuaciones de los modelos que prueban, lo que oscurece el rendimiento. Sólo publican resultados en su propio punto de referencia interno que no publicarán”.
Haciéndose eco de este sentimiento, otros cuestionaron el modelo base no revelado para el entrenamiento de Composer, lo que dificulta la evaluación independiente de su arquitectura o posibles sesgos.
A avanzar hacia modelos patentados e internos, es parte de una tendencia más amplia de la industria. La velocidad y la especialización se están convirtiendo en diferenciadores clave.
En un comentario, un investigador de Cursor ML enmarcó la estrategia de la empresa, afirmando:”Nuestra opinión es que ahora hay una cantidad mínima de inteligencia necesaria para ser productivo, y si se puede combinar eso con velocidad, es fantástico”.
Esta filosofía enfrenta a Composer directamente con modelos más potentes pero potencialmente más lentos de los principales laboratorios.
Para algunos desarrolladores, sin embargo, la inteligencia bruta sigue siendo el factor clave máxima prioridad. Como señaló un usuario:”Tal vez soy un caso atípico, pero la calidad de Sonnet 4.5 es lo más bajo que estoy dispuesto a alcanzar. Su velocidad de generación no es el problema ni la pérdida de tiempo. Es luchar con ella para obtener el resultado correcto”. La estrategia de Cursor lo coloca en un mercado ferozmente competitivo.
GitHub presentó recientemente su propia plataforma multiagente, Agent HQ, que une modelos de OpenAI, Anthropic y Google bajo un único plano de control.
Mientras tanto, proveedores individuales como Anthropic continúan refinando sus ofertas, como el recientemente lanzado Claude Code para web.
Al construir su propio modelo, Cursor apuesta a una estrecha competitividad. La experiencia integrada y de alta velocidad puede crear una base de usuarios leales, incluso si eso significa sacrificar parte de la potencia bruta de los modelos de vanguardia más grandes.
