kwaipilot/kat-coder-pro-v1

KAT Coder Pro is KwaiKAT's most advanced agentic coding model in the KAT-Coder series. Designed specifically for agentic coding tasks, it excels in real-world software engineering scenarios, achieving 73.4% solve rate on the SWE-Bench Verified benchmark.

LLMNEWHOT
Startseite
Erkunden
kwaipilot/kat-coder-pro-v1
LLM

KAT Coder Pro is KwaiKAT's most advanced agentic coding model in the KAT-Coder series. Designed specifically for agentic coding tasks, it excels in real-world software engineering scenarios, achieving 73.4% solve rate on the SWE-Bench Verified benchmark.

Ähnliche Modelle Erkunden

Elite KI-Programmierung

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.

73.4%
SWE-Bench Verifiziert
256K
Kontextfenster
72B
Aktive Parameter

Branchenführende Leistung

KAT-Coder konkurriert mit den weltbesten Code-Generierungsmodellen bei SWE-Bench Verified, dem Industriestandard-Benchmark für reale Software-Engineering-Aufgaben

🥇
Claude Sonnet 4.5
77.2%
🥈
GPT-5 High
74.9%
🥉
KAT-Coder Pro
73.4%
* Basierend auf SWE-Bench Verified Benchmark-Scores. Die Leistung kann je nach verschiedenen Code-Generierungsaufgaben variieren.

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

01

Zwischentraining

Grundlagenstufe mit Einspeisung von Programmierwissen und hochwertigen domänenspezifischen Daten

02

Überwachtes Feintuning (SFT)

Befolgung von Anweisungen und Dialogtraining über 30+ Kategorien

03

Verstärkendes Feintuning (RFT)

Verbesserte Denk- und Problemlösungsfähigkeiten

04

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

ArchitekturMixture-of-Experts (MoE)
aktive_Parameter~72 Milliarden
Gesamtparameter>1 Billion
Kontextfenster256.000 Tokens
BasismodellQwen-Familie
Tool-NutzungTausende von Tools
Multi-Turn-DialogHunderte von Turns
Anweisungskategorien30+ Kategorien
LizenzProprietär (Kommerziell)
Open-Source-VariantenKAT-Dev-32B, KAT-Dev-72B-Exp

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 Source

Optimierte 32-Milliarden-Parameter-Variante mit mehrstufigem Training einschließlich überwachtem Feintuning und verstärkendem Lernen.

Apache-2.0-Lizenz für kommerzielle Nutzung
Verfügbar auf HuggingFace
Produktionsreife Leistung

KAT-Dev-72B-Exp

Experimentell

Experimentelle 72-Milliarden-Parameter-Variante, die die Grenzen der Open-Source-Code-Generierungsfähigkeiten erweitert.

Größeres Modell für komplexe Aufgaben
Fortgeschrittene Denkfähigkeiten
Forschungs- und Produktionsnutzung

Erleben Sie Elite-Code-Generierung

Beginnen Sie noch heute mit KAT-Coder über unsere API. Schließen Sie sich Entwicklern weltweit an, die KAT-Coder für geschäftskritische Software-Engineering-Aufgaben vertrauen.

Branchenführender 73,4 % SWE-Bench-Score
256K Kontext für große Codebasen
Multi-Tool-Integrationsunterstützung

Beginnen Sie mit 300+ Modellen,

Alle Modelle erkunden