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.
Esempio di codice
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)Installa
Installa il pacchetto richiesto per il tuo linguaggio.
pip install requestsAutenticazione
Tutte le richieste API richiedono l'autenticazione tramite una chiave API. Puoi ottenere la tua chiave API dalla dashboard di Atlas Cloud.
export ATLASCLOUD_API_KEY="your-api-key-here"Header HTTP
import os
API_KEY = os.environ.get("ATLASCLOUD_API_KEY")
headers = {
"Content-Type": "application/json",
"Authorization": f"Bearer {API_KEY}"
}Non esporre mai la tua chiave API nel codice lato client o nei repository pubblici. Utilizza invece variabili d'ambiente o un proxy backend.
Invia una richiesta
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 di input
I seguenti parametri sono accettati nel corpo della richiesta.
Esempio di corpo della richiesta
{
"model": "kwaipilot/kat-coder-pro-v2",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Hello"
}
],
"max_tokens": 1024,
"temperature": 0.7,
"stream": false
}Schema di output
L'API restituisce una risposta compatibile con ChatCompletion.
Esempio di risposta
{
"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 integra oltre 300 modelli di IA direttamente nel tuo assistente di codifica IA. Un comando per installare, poi usa il linguaggio naturale per generare immagini, video e chattare con LLM.
Client supportati
Installa
npx skills add AtlasCloudAI/atlas-cloud-skillsConfigura chiave API
Ottieni la tua chiave API dalla dashboard di Atlas Cloud e impostala come variabile d'ambiente.
export ATLASCLOUD_API_KEY="your-api-key-here"Funzionalità
Una volta installato, puoi usare il linguaggio naturale nel tuo assistente IA per accedere a tutti i modelli Atlas Cloud.
Server MCP
Il server MCP di Atlas Cloud collega il tuo IDE con oltre 300 modelli di IA tramite il Model Context Protocol. Funziona con qualsiasi client compatibile MCP.
Client supportati
Installa
npx -y atlascloud-mcpConfigurazione
Aggiungi la seguente configurazione al file delle impostazioni MCP del tuo IDE.
{
"mcpServers": {
"atlascloud": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"atlascloud-mcp"
],
"env": {
"ATLASCLOUD_API_KEY": "your-api-key-here"
}
}
}
}Strumenti disponibili
KAT-Coder: Generazione di Codice IA d'Élite
73,4% SWE-Bench Verified - Superare i Leader del Settore
KAT-Coder è il modello di codifica IA proprietario di punta di Kwaipilot (divisione di ricerca IA di Kuaishou), rappresentando l'apice della tecnologia di generazione di codice agentico. Alimentato da un'architettura Mixture-of-Experts con 72 miliardi di parametri attivi e addestrato tramite apprendimento per rinforzo agentico su larga scala, KAT-Coder raggiunge il 73,4% su SWE-Bench Verified, classificandosi tra i migliori modelli di generazione di codice a livello globale insieme a GPT-5 High e Claude Sonnet 4.5.
Prestazioni Leader del Settore
KAT-Coder compete con i migliori modelli di generazione di codice al mondo su SWE-Bench Verified, il benchmark standard del settore per compiti di ingegneria software del mondo reale
Capacità Principali
Architettura Mixture-of-Experts
Sfrutta un design MoE avanzato con 72 miliardi di parametri attivi su oltre 1 trilione totali, offrendo prestazioni all'avanguardia su compiti complessi di ingegneria software.
- 72 miliardi di parametri attivi per efficienza ottimale
- Costruito sulla famiglia di modelli Qwen
- Ottimizzato per basi di codice a scala aziendale
Apprendimento per Rinforzo Agentico
Addestrato tramite pipeline multi-fase incluso RL agentico su larga scala, consentendo il completamento autonomo di compiti complessi di ingegneria software.
- Ottimizzazione della traiettoria del prefisso condiviso
- Meccanismo di vantaggio di modellazione dell'entropia
- Addestramento su commit e PR Git reali
Integrazione Multi-Strumento
Capacità integrate per interagire con migliaia di strumenti tramite dati di esecuzione reali in sandbox, abilitando flussi di lavoro pratici di sviluppo software.
- Dati di interazione da migliaia di strumenti
- Esecuzione reale in ambienti sandbox
- Integrazione perfetta di API e CLI
Finestra di Contesto 256K
Il supporto di contesto esteso consente di gestire interazioni di codifica sofisticate multi-turno e gestire efficacemente basi di codice su larga scala.
- Gestire più file simultaneamente
- Mantenere una lunga cronologia conversazionale
- Ragionamento e refactoring tra file
Addestramento Nativo Git
Addestrato su dati reali di commit e PR Git da repository aziendali, comprendendo nativamente i flussi di lavoro di controllo versione.
- Modelli di commit di repository reali
- Best practice di pull request
- Modelli di revisione del codice e collaborazione
Qualità di Livello Aziendale
Dati specifici del dominio di alta qualità inclusi seguire istruzioni su oltre 30 categorie e capacità di ragionamento generale.
- Oltre 30 categorie di seguire istruzioni
- Ragionamento avanzato per casi limite
- Generazione di codice pronta per la produzione
Pipeline di Addestramento Multi-Fase
La metodologia di addestramento di KAT-Coder rappresenta un avanzamento significativo nei modelli di codifica IA, combinando più fasi di addestramento per prestazioni ottimali
Addestramento Intermedio
Fase fondamentale con iniezione di conoscenza di codifica e dati specifici del dominio di alta qualità
Affinamento Supervisionato (SFT)
Seguire istruzioni e addestramento al dialogo su oltre 30 categorie
Affinamento per Rinforzo (RFT)
Capacità migliorate di ragionamento e risoluzione dei problemi
Apprendimento per Rinforzo Agentico
RL su larga scala su basi di codice aziendali con completamento autonomo di compiti
Perfetto Per
Debug Complesso
Identificare e correggere bug in grandi basi di codice con comprensione del contesto multi-file
Refactoring di Grandi Basi di Codice
Refactoring sistematico con consapevolezza di modelli architetturali e dipendenze
Generazione di Codice Multi-File
Generare codice coerente su più file con integrazione appropriata
Comprensione del Repository
Analizzare e comprendere grandi repository con approfondimenti architetturali profondi
Specifiche Tecniche
Varianti Open Source
Sebbene KAT-Coder Pro sia proprietario, Kwaipilot ha rilasciato alternative open source disponibili su HuggingFace sotto licenza Apache-2.0
KAT-Dev-32B
Open SourceVariante ottimizzata da 32 miliardi di parametri con addestramento multi-fase inclusi affinamento supervisionato e apprendimento per rinforzo.
KAT-Dev-72B-Exp
SperimentaleVariante sperimentale da 72 miliardi di parametri che spinge i confini delle capacità di generazione di codice open source.
Sperimenta la Generazione di Codice d'Élite
Inizia a usare KAT-Coder oggi tramite la nostra API. Unisciti agli sviluppatori di tutto il mondo che si fidano di KAT-Coder per compiti critici di ingegneria software.
