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.
Exemple de code
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)Installer
Installez le package requis pour votre langage.
pip install requestsAuthentification
Toutes les requêtes API nécessitent une authentification via une clé API. Vous pouvez obtenir votre clé API depuis le tableau de bord Atlas Cloud.
export ATLASCLOUD_API_KEY="your-api-key-here"En-têtes HTTP
import os
API_KEY = os.environ.get("ATLASCLOUD_API_KEY")
headers = {
"Content-Type": "application/json",
"Authorization": f"Bearer {API_KEY}"
}N'exposez jamais votre clé API dans du code côté client ou dans des dépôts publics. Utilisez plutôt des variables d'environnement ou un proxy backend.
Soumettre une requête
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())Schema d'entrée
Les paramètres suivants sont acceptés dans le corps de la requête.
Exemple de corps de requête
{
"model": "kwaipilot/kat-coder-pro-v2",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Hello"
}
],
"max_tokens": 1024,
"temperature": 0.7,
"stream": false
}Schema de sortie
L'API renvoie une réponse compatible ChatCompletion.
Exemple de réponse
{
"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 intègre plus de 300 modèles d'IA directement dans votre assistant de codage IA. Une seule commande pour installer, puis utilisez le langage naturel pour générer des images, des vidéos et discuter avec des LLM.
Clients pris en charge
Installer
npx skills add AtlasCloudAI/atlas-cloud-skillsConfigurer la clé API
Obtenez votre clé API depuis le tableau de bord Atlas Cloud et définissez-la comme variable d'environnement.
export ATLASCLOUD_API_KEY="your-api-key-here"Fonctionnalités
Une fois installé, vous pouvez utiliser le langage naturel dans votre assistant IA pour accéder à tous les modèles Atlas Cloud.
Serveur MCP
Le serveur MCP Atlas Cloud connecte votre IDE avec plus de 300 modèles d'IA via le Model Context Protocol. Compatible avec tout client compatible MCP.
Clients pris en charge
Installer
npx -y atlascloud-mcpConfiguration
Ajoutez la configuration suivante au fichier de paramètres MCP de votre IDE.
{
"mcpServers": {
"atlascloud": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"atlascloud-mcp"
],
"env": {
"ATLASCLOUD_API_KEY": "your-api-key-here"
}
}
}
}Outils disponibles
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.
Découvrez la Génération de Code d'Élite
Commencez à utiliser KAT-Coder dès aujourd'hui via notre API. Rejoignez les développeurs du monde entier qui font confiance à KAT-Coder pour les tâches d'ingénierie logicielle critiques.
