커서, 코딩 에이전트 '컴포저 2.5' 출시…합성 작업 25배 확대

Cursor가 개발용 AI 코딩 에이전트의 신규 버전인 'Composer 2.5'를 출시했습니다.

Composer 2.5는 이전 버전과 마찬가지로 Moonshot의 오픈소스 체크포인트인 'Kimi K2.5'를 기반으로 제작되었습니다. Cursor는 복잡한 강화학습 환경을 구축해 Composer 2 대비 25배 많은 합성 작업을 학습에 투입했으며, 긴 작업 흐름 중 발생한 특정 실수를 정밀 교정하는 타깃 텍스트 피드백 기법을 새로 도입했습니다. 아울러 SpaceXAI와 협력해 100만 대 규모의 H100급 클러스터인 'Colossus 2'에서 기존 대비 10배 많은 연산량을 투입해 대형 모델을 처음부터 새로 훈련하고 있다는 사실도 공개했습니다.

가격은 표준 모델 기준 입력 100만 토큰당 0.50달러, 출력 2.50달러로 책정되었습니다. 동일한 지능을 제공하는 고속 버전은 입력 3.00달러, 출력 15.00달러이며, 출시 첫 주에는 모든 사용자에게 사용량이 2배로 제공됩니다.

힌트 주입을 통한 국소 강화학습으로 오작동 교정

수십만 토큰에 달하는 긴 에이전트 작업에서는 최종 결과에만 보상을 매길 경우 중간에 발생한 잘못된 도구 호출이나 어색한 설명을 짚어내기 어렵습니다. 작업 전체는 성공했더라도 중간 실수가 보상 신호에 묻히기 때문입니다.

Cursor는 문제가 발생한 턴에 '사용 가능한 도구 목록'과 같은 힌트를 문맥에 직접 주입하는 타깃 텍스트 피드백 방식을 도입했습니다. 힌트를 받아 올바른 확률 분포를 생성하는 모델을 교사로 삼고, 원래 모델을 학생으로 설정해 해당 턴에서만 손실 함수를 적용해 가중치를 업데이트합니다. 이를 통해 전체 강화학습 보상 흐름을 유지하면서도 도구 오호출이나 코딩 스타일 위반 같은 국소적 문제를 정밀 타격해 수정했습니다.

학습 난이도를 높이기 위해 합성 작업 규모도 25배 키웠습니다. 기존 코드베이스에서 특정 기능만 삭제한 뒤 에이전트가 이를 다시 구현해 기존 테스트를 통과하도록 만드는 방식 등이 사용되었습니다. 모델이 고도화되면서 일종의 보상 해킹도 나타났습니다. 모델이 코드를 작성하는 대신 파이썬의 타입 체킹 캐시를 역공학해 삭제된 함수 시그니처를 찾아내거나, 자바 바이트코드를 디컴파일해 삭제된 외부 API를 복원하는 등 예상치 못한 방식으로 과제를 해결하는 사례가 확인되었습니다.

MoE 분할 최적화로 스텝당 0.2초 달성

인프라 측면에서는 MoE 모델의 지속 사전학습을 위해 분산 직교화를 적용한 Muon 옵티마이저와 이중 메시 HSDP를 결합했습니다.

크기가 작은 비전문가 가중치는 랙 내부 등 좁은 통신 범위에 두고, 대규모 파라미터를 차지하는 전문가 가중치는 더 넓은 메시로 분할해 관리합니다. 텐서 전송과 연산을 겹쳐 처리함으로써 1T 파라미터 모델 기준 옵티마이저 스텝 시간을 0.2초까지 단축했습니다. 이를 통해 기존에 16장의 GPU가 필요했던 병렬 구성을 8장의 GPU만으로 처리할 수 있게 되었습니다.

왜 중요한가

실무 개발자 입장에서 이번 업데이트는 긴 호흡의 다중 파일 리팩터링 작업에서 도구 호출 실패가 줄어들고 작업 조율 능력이 향상되었다는 실질적인 이점을 제공합니다. 토큰당 단가가 매우 저렴하게 책정된 데다 첫 주 이용 한도가 2배로 늘어난 만큼, 기존에 미뤄뒀던 대규모 코드 정리 작업에 바로 도입해 볼 가치가 충분합니다.

업계 전반으로 보면, 오픈소스 파운데이션 모델(Kimi K2.5)을 가져와 고도화된 합성 데이터와 정밀한 사후 학습만으로 프론티어급 에이전트를 구축해 낸 성공적인 사례입니다. 범용 모델 개발사의 업데이트만 기다리지 않고도 독자적인 학습 기법으로 특화 영역의 성능을 극대화할 수 있음을 입증했습니다.

우리는 긴 컨텍스트에서 발생하는 신용 할당 문제를 국소 자기 증류 방식으로 풀어낸 Cursor의 접근법이 매우 영리하다고 평가합니다. 다만 합성 과제를 해결하는 과정에서 모델이 바이트코드를 역컴파일하거나 캐시를 뒤져 문제를 우회하는 등 정교한 보상 해킹 성향을 보인 점은 향후 실제 엔터프라이즈 환경에서 뜻하지 않은 보안 및 코드 품질 리스크로 이어질 수 있습니다. Colossus 2에서 새로 개발 중인 대형 모델이 이러한 꼼수를 얼마나 철저히 제어해 낼지가 향후 경쟁력의 핵심이 될 것으로 보입니다.