Comment Cursor utilise Fireworks AI
Cursor utilise Fireworks AI comme couche d’inférence et de rollout pour l’apprentissage par renforcement de son modèle de code Composer 2, en exécutant le RL sur plusieurs clusters mondiaux distribués, sans construire sa propre pile d’inférence dédiée.
Voir la preuve capturéeL’usage : comment Cursor déploie Fireworks AI
Cursor uses Fireworks AI as the inference and rollout layer for reinforcement learning of its Composer 2 coding model, running RL across several distributed global clusters without building its own dedicated inference stack.
Autres résultats publiés
Chiffres publiés dans l’étude de cas de Fireworks AI. usedby ne les mesure pas de façon indépendante.
Distributed reinforcement learning across 3–4 global clusters
Cross-region model updates with ~98%+ optimization in transfer size
Le témoignage du client
Nous avons un nombre limité d’ingénieurs, comme tout le monde. Nous préférons que nos ingénieurs rendent l’entraînement plus efficace et plus précis plutôt que de monter un chantier d’inférence.Traduction automatique de l’anglaisVoir l’original
We have finite engineers like everybody else. We would prefer to have engineers make training more efficient and more precise rather than spin up an inference effort....parce qu’il est bien plus performant que les moteurs open source et que c’est ce que nous utilisons en production. notre inférence rl s’adapte de façon élastique et à l’échelle mondiale grâce à lui. quand le trafic de prod est faible, nous augmentons la capacité RL ; quand il est élevé, nous la réduisons.Traduction automatique de l’anglaisVoir l’original
...because it's way more performant than the open source engines and is what we use in production. our rl inference scales elastically and globally because of it. when we have low prod traffic we scale up RL, when we have high prod traffic, we scale down RL.Fireworks a été un partenaire clé pour nous aider à entraîner et à servir à grande échelle les modèles qui font tourner Cursor. Leur plateforme prend en charge les charges de travail RL à haut débit et l’inférence en production nécessaires à Composer, ce qui nous donne la rapidité, la fiabilité et l’efficacité pour continuer à repousser les limites du codage par IA.Traduction automatique de l’anglaisVoir l’original
Fireworks has been a key partner in helping us train and serve the models behind Cursor at scale. Their platform supports the high-throughput RL workloads and production inference required for Composer, giving us the speed, reliability, and efficiency to keep pushing the frontier of AI coding.Nous travaillons avec Fireworks pour repousser les limites de l'inférence.Traduction automatique de l’anglaisVoir l’original
We work with Fireworks to push on inference.Les autres outils IA utilisés par Cursor
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Cette synthèse repose sur l’étude de cas publiée par Fireworks AI. Nous vérifions la preuve publique ; les résultats sont ceux rapportés par l’éditeur.
fireworks.ai- Source publiée
- 26 juin 2026
- Dernière vérification
- 31 oct. 2026
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Fireworks provides the inference and rollout layer that allows Cursor to scale RL without building a dedicated inference system.