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.
KAT-Coder : Génération de Code IA d'Élite
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.
Performance Leader de l'Industrie
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
Capacités Principales
Architecture Mixture-of-Experts
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.
- 72 milliards de paramètres actifs pour une efficacité optimale
- Basé sur la famille de modèles Qwen
- Optimisé pour les bases de code à l'échelle d'entreprise
Apprentissage par Renforcement Agentique
Entraîné via un pipeline multi-étapes incluant un RL agentique à grande échelle, permettant l'achèvement autonome de tâches complexes d'ingénierie logicielle.
- Optimisation de trajectoire de préfixe partagé
- Mécanisme d'avantage de mise en forme d'entropie
- Entraînement sur de vrais commits et PRs Git
Intégration Multi-Outils
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.
- Données d'interaction de milliers d'outils
- Exécution réelle en environnements sandbox
- Intégration transparente d'API et CLI
Fenêtre de Contexte 256K
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.
- Gérer plusieurs fichiers simultanément
- Maintenir un long historique conversationnel
- Raisonnement et refactorisation inter-fichiers
Entraînement Natif Git
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.
- Modèles de commits de dépôts réels
- Meilleures pratiques de pull request
- Modèles de revue de code et de collaboration
Qualité de Niveau Entreprise
Données spécifiques au domaine de haute qualité incluant le suivi d'instructions sur plus de 30 catégories et des capacités de raisonnement général.
- Plus de 30 catégories de suivi d'instructions
- Raisonnement avancé pour les cas limites
- Génération de code prête pour la production
Pipeline d'Entraînement Multi-Étapes
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
Entraînement Intermédiaire
Étape fondamentale avec injection de connaissances de codage et données spécifiques au domaine de haute qualité
Affinage Supervisé (SFT)
Suivi d'instructions et entraînement au dialogue sur plus de 30 catégories
Affinage par Renforcement (RFT)
Capacités améliorées de raisonnement et de résolution de problèmes
Apprentissage par Renforcement Agentique
RL à grande échelle sur des bases de code d'entreprise avec achèvement autonome de tâches
Parfait Pour
Débogage Complexe
Identifier et corriger les bugs dans de grandes bases de code avec compréhension du contexte multi-fichiers
Refactorisation de Grandes Bases de Code
Refactorisation systématique avec prise en compte des modèles architecturaux et des dépendances
Génération de Code Multi-Fichiers
Générer du code cohérent sur plusieurs fichiers avec une intégration appropriée
Compréhension de Dépôt
Analyser et comprendre de grands dépôts avec des insights architecturaux profonds
Spécifications Techniques
Variantes Open Source
Bien que KAT-Coder Pro soit propriétaire, Kwaipilot a publié des alternatives open source disponibles sur HuggingFace sous licence Apache-2.0
KAT-Dev-32B
Open SourceVariante optimisée de 32 milliards de paramètres avec entraînement multi-étapes incluant affinage supervisé et apprentissage par renforcement.
KAT-Dev-72B-Exp
ExpérimentalVariante expérimentale de 72 milliards de paramètres repoussant les limites des capacités de génération de code open source.
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