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首先，除了规模，还有结构稳健性的考量。在顶尖开发者圈子里，OpenAI的开源权重模型私下被认为存在“训练后脆弱性”——即模型初始表现卓越，但在经受Cursor所需要的那种高强度、高算力的强化学习后，容易出现灾难性遗忘。Cursor并非仅仅进行了轻微的微调，而是将训练算力规模扩大了四倍，以融入其专有的自我总结逻辑。专为智能体稳定性和长程任务设计的Kimi K2.5，为这种深度的架构改造提供了更坚固的“底盘”。
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