KAT Coder is KwaiKAT's most advanced agentic coding model in the KAT-Coder series.
KAT-Coder: Elite KI-Code-Generierung
73,4 % SWE-Bench Verified - Branchenführer übertroffen
KAT-Coder ist das proprietäre Flaggschiff-KI-Programmiermodell von Kwaipilot (KI-Forschungsabteilung von Kuaishou) und repräsentiert den Höhepunkt der agentischen Code-Generierungstechnologie. Angetrieben von einer Mixture-of-Experts-Architektur mit 72 Milliarden aktiven Parametern und trainiert durch großangelegtes agentisches verstärkendes Lernen, erreicht KAT-Coder 73,4 % bei SWE-Bench Verified und rangiert damit unter den besten Code-Generierungsmodellen weltweit neben GPT-5 High und Claude Sonnet 4.5.
Branchenführende Leistung
KAT-Coder konkurriert mit den weltbesten Code-Generierungsmodellen bei SWE-Bench Verified, dem Industriestandard-Benchmark für reale Software-Engineering-Aufgaben
Kernfunktionen
Mixture-of-Experts-Architektur
Nutzt fortschrittliches MoE-Design mit 72 Milliarden aktiven Parametern von über 1 Billion insgesamt und liefert modernste Leistung bei komplexen Software-Engineering-Aufgaben.
- 72 Milliarden aktive Parameter für optimale Effizienz
- Auf Qwen-Modellfamilie aufgebaut
- Optimiert für unternehmensweite Codebasen
Agentisches verstärkendes Lernen
Trainiert durch mehrstufige Pipeline einschließlich großangelegtem agentischen RL, ermöglicht autonome Fertigstellung komplexer Software-Engineering-Aufgaben.
- Geteilte Präfix-Trajektorien-Optimierung
- Entropie-Formung-Vorteilsmechanismus
- Training auf echten Git-Commits und PRs
Multi-Tool-Integration
Integrierte Fähigkeiten zur Interaktion mit Tausenden von Tools durch echte Sandbox-Ausführungsdaten, ermöglicht praktische Software-Entwicklungs-Workflows.
- Interaktionsdaten von Tausenden von Tools
- Echte Ausführung in Sandbox-Umgebungen
- Nahtlose API- und CLI-Integration
256K Kontextfenster
Umfassende Kontextunterstützung ermöglicht die Handhabung anspruchsvoller mehrstufiger Programmierinteraktionen und effektive Verwaltung großer Codebasen.
- Mehrere Dateien gleichzeitig verarbeiten
- Lange Gesprächshistorie beibehalten
- Dateiübergreifendes Denken und Refactoring
Git-natives Training
Trainiert auf echten Git-Commit- und PR-Daten aus Unternehmens-Repositories, versteht nativ Versionskontroll-Workflows.
- Echte Repository-Commit-Muster
- Pull-Request-Best-Practices
- Code-Review- und Zusammenarbeitsmuster
Unternehmensklasse-Qualität
Hochwertige domänenspezifische Daten einschließlich Befolgung von Anweisungen über 30+ Kategorien und allgemeine Denkfähigkeiten.
- 30+ Kategorien zur Befolgung von Anweisungen
- Fortgeschrittenes Denken für Grenzfälle
- Produktionsreife Code-Generierung
Mehrstufige Trainings-Pipeline
Die Trainingsmethodik von KAT-Coder stellt einen bedeutenden Fortschritt bei KI-Programmiermodellen dar und kombiniert mehrere Trainingsstufen für optimale Leistung
Zwischentraining
Grundlagenstufe mit Einspeisung von Programmierwissen und hochwertigen domänenspezifischen Daten
Überwachtes Feintuning (SFT)
Befolgung von Anweisungen und Dialogtraining über 30+ Kategorien
Verstärkendes Feintuning (RFT)
Verbesserte Denk- und Problemlösungsfähigkeiten
Agentisches verstärkendes Lernen
Großangelegtes RL auf Unternehmens-Codebasen mit autonomer Aufgabenerfüllung
Perfekt Für
Komplexes Debugging
Fehler in großen Codebasen identifizieren und beheben mit Multi-Datei-Kontextverständnis
Große Codebasis-Refaktorierung
Systematisches Refactoring mit Bewusstsein für Architekturmuster und Abhängigkeiten
Multi-Datei-Code-Generierung
Kohärenten Code über mehrere Dateien mit ordnungsgemäßer Integration generieren
Repository-Verständnis
Große Repositories mit tiefen architektonischen Einblicken analysieren und verstehen
Technische Spezifikationen
Open-Source-Varianten
Während KAT-Coder Pro proprietär ist, hat Kwaipilot Open-Source-Alternativen auf HuggingFace unter Apache-2.0-Lizenz veröffentlicht
KAT-Dev-32B
Open SourceOptimierte 32-Milliarden-Parameter-Variante mit mehrstufigem Training einschließlich überwachtem Feintuning und verstärkendem Lernen.
KAT-Dev-72B-Exp
ExperimentellExperimentelle 72-Milliarden-Parameter-Variante, die die Grenzen der Open-Source-Code-Generierungsfähigkeiten erweitert.
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