Cursor Composer 1.5 - 강화학습 20배 스케일링으로 코딩 성능 향상
목차
개요
Cursor가 2026년 2월 9일 새로운 AI 코딩 모델인 Composer 1.5를 공개했다. Composer 1과 동일한 사전학습 모델을 기반으로 강화학습(RL)을 20배 확장하여 구축한 모델이다. 속도와 지능 사이의 균형을 잡아 일상적인 코딩 작업에 최적화되어 있다.
Composer 1.5란
Composer 1.5는 Cursor의 자체 개발 AI 코딩 모델이다. 이전 모델인 Composer 1의 후속 버전으로, 강화학습 규모를 대폭 확대하여 성능을 끌어올렸다. 특히 도전적인 코딩 작업에서의 추론 능력이 크게 향상되었다.
Cursor 팀은 이 모델을 “속도와 지능의 강력한 균형을 달성한 일상 사용 모델”로 설명한다. 대화형 사용에 권장되며, 간단한 작업은 빠르게, 복잡한 작업은 깊이 있게 처리한다.
강화학습 20배 스케일링
Composer 1.5의 가장 큰 특징은 강화학습 스케일링이다. Composer 1과 동일한 사전학습 모델을 기반으로 하지만, 강화학습 단계를 20배 더 확장했다.
주목할 점은 사후학습(post-training)에 사용된 컴퓨팅 자원이 기본 모델의 사전학습에 사용된 양을 초과한다는 것이다. 이는 사전학습보다 사후학습에 더 많은 연산을 투입한 것으로, 강화학습의 스케일링이 코딩 능력에서 예측 가능한 성능 향상을 가져온다는 것을 보여준다.
씽킹 모델 아키텍처
Composer 1.5는 씽킹 모델(Thinking Model)로 동작한다. 사용자의 코드베이스를 추론하고 다음 단계를 계획하기 위해 씽킹 토큰(Thinking Tokens)을 생성한다.
씽킹 토큰은 모델이 코드를 생성하기 전에 문제를 계획하고 추론하는 과정이다. 이 내부 추론 단계가 모델의 지능에 핵심적인 역할을 한다. 쿼리에 응답할 때 먼저 내부적으로 추론 과정을 거친 후 최종 코드를 생성하는 방식이다.
적응형 사고 메커니즘
Composer 1.5는 문제의 난이도에 따라 사고의 깊이를 조절하는 적응형 사고 메커니즘을 갖추고 있다.
쉬운 문제에는 최소한의 사고로 빠르게 응답한다. 어려운 문제에는 만족스러운 답을 찾을 때까지 깊이 추론한다. 이를 통해 속도와 정확성 사이의 균형을 자동으로 조절한다.
단순한 코드 수정이나 간단한 함수 작성에는 즉각적으로 응답하면서도, 복잡한 멀티스텝 코딩 챌린지에서는 충분한 시간을 들여 정확한 솔루션을 제공한다.
자체 요약 기능
Composer 1.5는 자체 요약(Self-Summarization) 기능을 갖추고 있다. 모델이 사용 가능한 컨텍스트를 소진했을 때 자체 요약을 통해 문제 해결을 계속할 수 있다.
이 기능은 강화학습 훈련 과정에서 학습되었다. 훈련 중 컨텍스트가 부족해지면 요약을 요청하도록 설계되었으며, 어려운 문제에서는 이 과정이 재귀적으로 여러 번 발생할 수 있다. 컨텍스트 길이가 변화해도 원래의 정확도를 유지하는 것이 핵심이다.
이를 통해 긴 대화나 복잡한 코드베이스를 다룰 때도 맥락을 잃지 않고 일관된 품질의 응답을 생성할 수 있다.
성능 향상
Cursor 팀에 따르면 강화학습을 확장할수록 코딩 능력에서 지속적인 성능 향상을 확인했다. 특히 도전적인 작업에서 가장 큰 개선이 나타났다.
내부 벤치마크에서 Composer 1.5는 Composer 1을 빠르게 넘어서며 계속해서 성능이 상승하는 추세를 보였다. 단순한 작업에서의 응답 속도와 복잡한 멀티스텝 코딩 챌린지에서의 정확도 모두 개선되었다.
강화학습의 스케일링이 코딩 도메인에서 예측 가능하고 안정적인 성능 향상을 가져온다는 것을 실증적으로 보여주는 결과이다.
Composer 1과의 비교
| 항목 | Composer 1 | Composer 1.5 |
|---|---|---|
| 강화학습 규모 | 기본 | 20배 확장 |
| 씽킹 토큰 | 미지원 | 지원 |
| 적응형 사고 | 미지원 | 지원 |
| 자체 요약 | 미지원 | 지원 |
| 도전적 작업 성능 | 기본 | 대폭 향상 |
| 일상 사용 권장 | 해당 | 강력 권장 |
Cursor 팀은 Composer 1.5가 Composer 1보다 상당히 강력한 모델이며, 대화형 사용에 이 모델을 권장한다고 밝혔다.
활용 방법
Composer 1.5는 Cursor 플랫폼을 통해 사용할 수 있다. 모델 선택 시 Composer 1.5를 지정하면 된다.
적합한 사용 사례
- 일상적인 코드 작성 및 수정
- 복잡한 멀티스텝 프로그래밍 작업
- 코드베이스 분석 및 리팩토링
- 긴 대화를 통한 점진적 코드 개발
특히 강점을 보이는 영역
- 난이도가 높은 코딩 문제 해결
- 여러 단계의 추론이 필요한 작업
- 대규모 코드베이스에서의 맥락 유지
결론
Cursor Composer 1.5는 강화학습의 스케일링이 AI 코딩 모델의 성능을 체계적으로 향상시킬 수 있음을 보여주는 모델이다. 씽킹 토큰, 적응형 사고, 자체 요약 등의 기능을 통해 속도와 지능 사이의 균형을 달성했다. 사전학습보다 사후학습에 더 많은 연산을 투입한 접근 방식은 AI 코딩 도구의 발전 방향에 시사점을 준다. Cursor 사용자라면 대화형 작업에서 Composer 1.5를 기본 모델로 사용하는 것이 권장된다.