kwaipilot/kat-coder-pro-v1

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.

LLMNEWHOT
Beranda
Jelajahi
kwaipilot/kat-coder-pro-v1
LLM

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.

Jelajahi Model Serupa

Pengodean AI Elite

KAT-Coder: Generasi Kode AI Elite

73,4% SWE-Bench Verified - Melampaui Pemimpin Industri

KAT-Coder adalah model pengodean AI sumber tertutup unggulan Kwaipilot (divisi riset AI Kuaishou), mewakili puncak teknologi generasi kode agentik. Didukung oleh arsitektur Mixture-of-Experts dengan 72 miliar parameter aktif dan dilatih melalui pembelajaran penguatan agentik skala besar, KAT-Coder mencapai 73,4% pada SWE-Bench Verified, berada di antara model generasi kode terbaik secara global bersama GPT-5 High dan Claude Sonnet 4.5.

73.4%
Skor SWE-Bench Terverifikasi
256K
Jendela Konteks
72B
Parameter Aktif

Kinerja Terdepan di Industri

KAT-Coder bersaing dengan model generasi kode terbaik dunia di SWE-Bench Verified, tolok ukur standar industri untuk tugas rekayasa perangkat lunak dunia nyata

🥇
Claude Sonnet 4.5
77.2%
🥈
GPT-5 High
74.9%
🥉
KAT-Coder Pro
73.4%
* Berdasarkan skor tolok ukur SWE-Bench Verified. Kinerja dapat bervariasi di berbagai tugas generasi kode.

Kemampuan Inti

Arsitektur Mixture-of-Experts

Memanfaatkan desain MoE canggih dengan 72 miliar parameter aktif dari lebih dari 1 triliun total, memberikan kinerja mutakhir pada tugas rekayasa perangkat lunak yang kompleks.

  • 72 miliar parameter aktif untuk efisiensi optimal
  • Dibangun di atas fondasi keluarga model Qwen
  • Dioptimalkan untuk basis kode skala enterprise

Pembelajaran Penguatan Agentik

Dilatih melalui jalur multi-tahap termasuk RL agentik skala besar, memungkinkan penyelesaian otonom tugas rekayasa perangkat lunak yang kompleks.

  • Optimisasi lintasan awalan bersama
  • Mekanisme keuntungan pembentukan entropi
  • Pelatihan pada commit dan PR Git nyata

Integrasi Multi-Alat

Kemampuan bawaan untuk berinteraksi dengan ribuan alat melalui data eksekusi sandbox nyata, memungkinkan alur kerja pengembangan perangkat lunak praktis.

  • Data interaksi dari ribuan alat
  • Eksekusi nyata di lingkungan sandbox
  • Integrasi API dan CLI yang mulus

Jendela Konteks 256K

Dukungan konteks yang luas memungkinkan penanganan interaksi pengodean multi-putaran yang canggih dan mengelola basis kode skala besar secara efektif.

  • Menangani beberapa file secara bersamaan
  • Mempertahankan riwayat percakapan yang panjang
  • Penalaran dan refaktorisasi lintas file

Pelatihan Native Git

Dilatih pada data commit dan PR Git nyata dari repositori enterprise, memahami alur kerja kontrol versi secara native.

  • Pola commit repositori nyata
  • Praktik terbaik pull request
  • Pola tinjauan kode dan kolaborasi

Kualitas Tingkat Enterprise

Data spesifik domain berkualitas tinggi termasuk mengikuti instruksi di lebih dari 30 kategori dan kemampuan penalaran umum.

  • Lebih dari 30 kategori mengikuti instruksi
  • Penalaran canggih untuk kasus tepi
  • Generasi kode siap produksi

Jalur Pelatihan Multi-Tahap

Metodologi pelatihan KAT-Coder mewakili kemajuan signifikan dalam model pengodean AI, menggabungkan beberapa tahap pelatihan untuk kinerja optimal

01

Pelatihan Tengah

Tahap dasar dengan injeksi pengetahuan pengodean dan data spesifik domain berkualitas tinggi

02

Penyempurnaan Supervised (SFT)

Mengikuti instruksi dan pelatihan dialog di lebih dari 30 kategori

03

Penyempurnaan Reinforcement (RFT)

Kemampuan penalaran dan pemecahan masalah yang ditingkatkan

04

Pembelajaran Penguatan Agentik

RL skala besar pada basis kode enterprise dengan penyelesaian tugas otonom

Sempurna Untuk

🐛

Debugging Kompleks

Mengidentifikasi dan memperbaiki bug di basis kode besar dengan pemahaman konteks multi-file

🔧

Refaktorisasi Basis Kode Besar

Refaktorisasi sistematis dengan kesadaran pola arsitektur dan dependensi

📝

Generasi Kode Multi-File

Menghasilkan kode koheren di beberapa file dengan integrasi yang tepat

📚

Pemahaman Repositori

Menganalisis dan memahami repositori besar dengan wawasan arsitektur yang mendalam

Spesifikasi Teknis

arsitekturMixture-of-Experts (MoE)
parameter_aktif~72 miliar
parameter_total>1 triliun
jendela_konteks256.000 token
model_dasarKeluarga Qwen
penggunaan_alatRibuan alat
dialog_multi_putaranRatusan putaran
kategori_instruksiLebih dari 30 kategori
lisensiSumber tertutup (Komersial)
varian_sumber_terbukaKAT-Dev-32B, KAT-Dev-72B-Exp

Varian Sumber Terbuka

Meskipun KAT-Coder Pro bersumber tertutup, Kwaipilot telah merilis alternatif sumber terbuka yang tersedia di HuggingFace di bawah lisensi Apache-2.0

KAT-Dev-32B

Sumber Terbuka

Varian 32 miliar parameter yang dioptimalkan dengan pelatihan multi-tahap termasuk penyempurnaan supervised dan pembelajaran penguatan.

Lisensi Apache-2.0 untuk penggunaan komersial
Tersedia di HuggingFace
Kinerja siap produksi

KAT-Dev-72B-Exp

Eksperimental

Varian eksperimental 72 miliar parameter yang memperluas batas kemampuan generasi kode sumber terbuka.

Model lebih besar untuk tugas kompleks
Kemampuan penalaran canggih
Penggunaan riset dan produksi

Rasakan Generasi Kode Elite

Mulai gunakan KAT-Coder hari ini melalui API kami. Bergabunglah dengan pengembang di seluruh dunia yang mempercayai KAT-Coder untuk tugas rekayasa perangkat lunak yang kritis.

Skor SWE-Bench 73,4% terdepan di industri
256K konteks untuk basis kode besar
Dukungan integrasi multi-alat

Mulai dari 300+ Model,

Jelajahi semua model