kwaipilot/kat-coder-pro-v2

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.

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KAT Coder Pro V2
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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.

Parameter

Codebeispiel

import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key=os.getenv("ATLASCLOUD_API_KEY"),
    base_url="https://api.atlascloud.ai/v1"
)

response = client.chat.completions.create(
    model="kwaipilot/kat-coder-pro-v2",
    messages=[
    {
        "role": "user",
        "content": "hello"
    }
],
    max_tokens=1024,
    temperature=0.7
)

print(response.choices[0].message.content)

Installieren

Installieren Sie das erforderliche Paket für Ihre Programmiersprache.

bash
pip install requests

Authentifizierung

Alle API-Anfragen erfordern eine Authentifizierung über einen API-Schlüssel. Sie können Ihren API-Schlüssel über das Atlas Cloud Dashboard erhalten.

bash
export ATLASCLOUD_API_KEY="your-api-key-here"

HTTP-Header

python
import os

API_KEY = os.environ.get("ATLASCLOUD_API_KEY")
headers = {
    "Content-Type": "application/json",
    "Authorization": f"Bearer {API_KEY}"
}
Schützen Sie Ihren API-Schlüssel

Geben Sie Ihren API-Schlüssel niemals in clientseitigem Code oder öffentlichen Repositories preis. Verwenden Sie stattdessen Umgebungsvariablen oder einen Backend-Proxy.

Anfrage senden

import requests

url = "https://api.atlascloud.ai/v1/chat/completions"
headers = {
    "Content-Type": "application/json",
    "Authorization": "Bearer $ATLASCLOUD_API_KEY"
}
data = {
    "model": "your-model",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Hello"}],
    "max_tokens": 1024
}

response = requests.post(url, headers=headers, json=data)
print(response.json())

Eingabe-Schema

Die folgenden Parameter werden im Anfragekörper akzeptiert.

Gesamt: 9Erforderlich: 2Optional: 7
modelstringrequired
The model ID to use for the completion.
Example: "kwaipilot/kat-coder-pro-v2"
messagesarray[object]required
A list of messages comprising the conversation so far.
rolestringrequired
The role of the message author. One of "system", "user", or "assistant".
systemuserassistant
contentstringrequired
The content of the message.
max_tokensinteger
The maximum number of tokens to generate in the completion.
Default: 1024Min: 1
temperaturenumber
Sampling temperature between 0 and 2. Higher values make output more random, lower values more focused and deterministic.
Default: 0.7Min: 0Max: 2
top_pnumber
Nucleus sampling parameter. The model considers the tokens with top_p probability mass.
Default: 1Min: 0Max: 1
streamboolean
If set to true, partial message deltas will be sent as server-sent events.
Default: false
stoparray[string]
Up to 4 sequences where the API will stop generating further tokens.
frequency_penaltynumber
Penalizes new tokens based on their existing frequency in the text so far. Between -2.0 and 2.0.
Default: 0Min: -2Max: 2
presence_penaltynumber
Penalizes new tokens based on whether they appear in the text so far. Between -2.0 and 2.0.
Default: 0Min: -2Max: 2

Beispiel-Anfragekörper

json
{
  "model": "kwaipilot/kat-coder-pro-v2",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Hello"
    }
  ],
  "max_tokens": 1024,
  "temperature": 0.7,
  "stream": false
}

Ausgabe-Schema

Die API gibt eine ChatCompletion-kompatible Antwort zurück.

idstringrequired
Unique identifier for the completion.
objectstringrequired
Object type, always "chat.completion".
Default: "chat.completion"
createdintegerrequired
Unix timestamp of when the completion was created.
modelstringrequired
The model used for the completion.
choicesarray[object]required
List of completion choices.
indexintegerrequired
Index of the choice.
messageobjectrequired
The generated message.
finish_reasonstringrequired
The reason generation stopped.
stoplengthcontent_filter
usageobjectrequired
Token usage statistics.
prompt_tokensintegerrequired
Number of tokens in the prompt.
completion_tokensintegerrequired
Number of tokens in the completion.
total_tokensintegerrequired
Total tokens used.

Beispielantwort

json
{
  "id": "chatcmpl-abc123",
  "object": "chat.completion",
  "created": 1700000000,
  "model": "model-name",
  "choices": [
    {
      "index": 0,
      "message": {
        "role": "assistant",
        "content": "Hello! How can I assist you today?"
      },
      "finish_reason": "stop"
    }
  ],
  "usage": {
    "prompt_tokens": 10,
    "completion_tokens": 20,
    "total_tokens": 30
  }
}

Atlas Cloud Skills

Atlas Cloud Skills integriert über 300 KI-Modelle direkt in Ihren KI-Coding-Assistenten. Ein Befehl zur Installation, dann verwenden Sie natürliche Sprache, um Bilder, Videos zu generieren und mit LLMs zu chatten.

Unterstützte Clients

Claude Code
OpenAI Codex
Gemini CLI
Cursor
Windsurf
VS Code
Trae
GitHub Copilot
Cline
Roo Code
Amp
Goose
Replit
40+ unterstützte clients

Installieren

bash
npx skills add AtlasCloudAI/atlas-cloud-skills

API-Schlüssel einrichten

Erhalten Sie Ihren API-Schlüssel über das Atlas Cloud Dashboard und setzen Sie ihn als Umgebungsvariable.

bash
export ATLASCLOUD_API_KEY="your-api-key-here"

Funktionen

Nach der Installation können Sie natürliche Sprache in Ihrem KI-Assistenten verwenden, um auf alle Atlas Cloud Modelle zuzugreifen.

BildgenerierungGenerieren Sie Bilder mit Modellen wie Nano Banana 2, Z-Image und mehr.
VideoerstellungErstellen Sie Videos aus Text oder Bildern mit Kling, Vidu, Veo usw.
LLM-ChatChatten Sie mit Qwen, DeepSeek und anderen großen Sprachmodellen.
Medien-UploadLaden Sie lokale Dateien für Bildbearbeitung und Bild-zu-Video-Workflows hoch.

MCP-Server

Der Atlas Cloud MCP-Server verbindet Ihre IDE mit über 300 KI-Modellen über das Model Context Protocol. Funktioniert mit jedem MCP-kompatiblen Client.

Unterstützte Clients

Cursor
VS Code
Windsurf
Claude Code
OpenAI Codex
Gemini CLI
Cline
Roo Code
100+ unterstützte clients

Installieren

bash
npx -y atlascloud-mcp

Konfiguration

Fügen Sie die folgende Konfiguration zur MCP-Einstellungsdatei Ihrer IDE hinzu.

json
{
  "mcpServers": {
    "atlascloud": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "atlascloud-mcp"
      ],
      "env": {
        "ATLASCLOUD_API_KEY": "your-api-key-here"
      }
    }
  }
}

Verfügbare Werkzeuge

atlas_generate_imageGenerieren Sie Bilder aus Textbeschreibungen.
atlas_generate_videoErstellen Sie Videos aus Text oder Bildern.
atlas_chatChatten Sie mit großen Sprachmodellen.
atlas_list_modelsDurchsuchen Sie über 300 verfügbare KI-Modelle.
atlas_quick_generateInhaltserstellung in einem Schritt mit automatischer Modellauswahl.
atlas_upload_mediaLaden Sie lokale Dateien für API-Workflows hoch.
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