KAT Coder is KwaiKAT's most advanced agentic coding model in the KAT-Coder series.
KAT Coder is KwaiKAT's most advanced agentic coding model in the KAT-Coder series.
73,4 % SWE-Bench Verified - Surpasser les Leaders de l'Industrie
KAT-Coder est le modèle de codage IA propriétaire phare de Kwaipilot (division de recherche IA de Kuaishou), représentant le summum de la technologie de génération de code agentique. Propulsé par une architecture Mixture-of-Experts avec 72 milliards de paramètres actifs et entraîné via un apprentissage par renforcement agentique à grande échelle, KAT-Coder atteint un score de 73,4 % sur SWE-Bench Verified, se classant parmi les meilleurs modèles de génération de code au monde aux côtés de GPT-5 High et Claude Sonnet 4.5.
KAT-Coder rivalise avec les meilleurs modèles de génération de code au monde sur SWE-Bench Verified, le benchmark standard de l'industrie pour les tâches d'ingénierie logicielle du monde réel
Exploite une conception MoE avancée avec 72 milliards de paramètres actifs sur plus de 1 billion au total, offrant des performances de pointe sur les tâches complexes d'ingénierie logicielle.
Entraîné via un pipeline multi-étapes incluant un RL agentique à grande échelle, permettant l'achèvement autonome de tâches complexes d'ingénierie logicielle.
Capacités intégrées pour interagir avec des milliers d'outils via des données d'exécution réelles en environnement sandbox, permettant des flux de travail pratiques de développement logiciel.
Un support de contexte étendu permet de gérer des interactions de codage sophistiquées multi-tours et de gérer efficacement des bases de code à grande échelle.
Entraîné sur de vraies données de commits et PRs Git provenant de dépôts d'entreprise, comprenant nativement les flux de travail de contrôle de version.
Données spécifiques au domaine de haute qualité incluant le suivi d'instructions sur plus de 30 catégories et des capacités de raisonnement général.
La méthodologie d'entraînement de KAT-Coder représente une avancée significative dans les modèles de codage IA, combinant plusieurs étapes d'entraînement pour des performances optimales
Étape fondamentale avec injection de connaissances de codage et données spécifiques au domaine de haute qualité
Suivi d'instructions et entraînement au dialogue sur plus de 30 catégories
Capacités améliorées de raisonnement et de résolution de problèmes
RL à grande échelle sur des bases de code d'entreprise avec achèvement autonome de tâches
Identifier et corriger les bugs dans de grandes bases de code avec compréhension du contexte multi-fichiers
Refactorisation systématique avec prise en compte des modèles architecturaux et des dépendances
Générer du code cohérent sur plusieurs fichiers avec une intégration appropriée
Analyser et comprendre de grands dépôts avec des insights architecturaux profonds
Bien que KAT-Coder Pro soit propriétaire, Kwaipilot a publié des alternatives open source disponibles sur HuggingFace sous licence Apache-2.0
Variante optimisée de 32 milliards de paramètres avec entraînement multi-étapes incluant affinage supervisé et apprentissage par renforcement.
Variante expérimentale de 72 milliards de paramètres repoussant les limites des capacités de génération de code open source.
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