kwaipilot/kat-coder-pro-v2

LLM

PRO

KAT Coder Pro V2 API by Kwai

kwaipilot/kat-coder-pro-v2

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.

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.

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.

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

HTTP-Header

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

{
  "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

{
  "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

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.

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.

Mehr erfahren

github.com/AtlasCloudAI/atlas-cloud-skills

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

npx -y atlascloud-mcp

Konfiguration

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

{
  "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.

Mehr erfahren

github.com/AtlasCloudAI/mcp-server

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

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

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

DeepSeek V4 Pro

Eingabe:$1.68/M Tokens

Ausgabe:$3.38/M Tokens

DeepSeek V4 Flash is a state-of-the-art large language model combining efficient sparse attention, strong reasoning, and integrated agent capabilities for robust long-context understanding and versatile AI applications.

LLM

DeepSeek V4 Flash

Eingabe:$0.14/M Tokens

Ausgabe:$0.28/M Tokens

Max. Ausgabe:393.22K

$0.14/0.28M ein/aus

NEW

Keine Beschreibung verfügbar.

LLM

OWL

Kimi K2.6 is an advanced large language model with strong reasoning and upgraded native multimodality. It natively understands and processes text and images, delivering more accurate analysis, better instruction following, and stable performance across complex tasks. Designed for production use, Kimi K2.6 is ideal for AI assistants, enterprise applications, and multimodal workflows that require reliable and high-quality outputs.

LLM

Kimi K2.6

Eingabe:$0.95/M Tokens

Ausgabe:$4/M Tokens

Max. Ausgabe:262.14K

$0.95/4M ein/aus

Beginnen Sie mit 300+ Modellen,

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KAT Coder Pro V2 API by Kwai

Parameter

Codebeispiel

Installieren

Authentifizierung

HTTP-Header

Anfrage senden

Eingabe-Schema

Beispiel-Anfragekörper

Ausgabe-Schema

Beispielantwort

Atlas Cloud Skills

Unterstützte Clients

Installieren

API-Schlüssel einrichten

Funktionen

MCP-Server

Unterstützte Clients

Installieren

Konfiguration

Verfügbare Werkzeuge

KAT-Coder: Elite KI-Code-Generierung

Branchenführende Leistung

Kernfunktionen

Mixture-of-Experts-Architektur

Agentisches verstärkendes Lernen

Multi-Tool-Integration

256K Kontextfenster

Git-natives Training

Unternehmensklasse-Qualität

Mehrstufige Trainings-Pipeline

Zwischentraining

Überwachtes Feintuning (SFT)

Verstärkendes Feintuning (RFT)

Agentisches verstärkendes Lernen

Perfekt Für

Komplexes Debugging

Große Codebasis-Refaktorierung

Multi-Datei-Code-Generierung

Repository-Verständnis

Technische Spezifikationen

Open-Source-Varianten

KAT-Dev-32B

KAT-Dev-72B-Exp

Erleben Sie Elite-Code-Generierung

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DeepSeek V4 Pro

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Kimi K2.6

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Authentifizierung

HTTP-Header

Anfrage senden

Eingabe-Schema

Beispiel-Anfragekörper

Ausgabe-Schema

Beispielantwort

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MCP-Server

Unterstützte Clients

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Konfiguration

Verfügbare Werkzeuge