kwaipilot/kat-coder-pro-v2

LLM

PRO

KAT Coder Pro V2 API by Kwai

kwaipilot/kat-coder-pro-v2

Kat-coder-pro-v2

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.

Parametri

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 requests

Autenticazione

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}"
}

Proteggi la tua chiave API

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.

Totale: 9Obbligatorio: 2Opzionale: 7

modelstringrequired

The model ID to use for the completion.

Example: "kwaipilot/kat-coder-pro-v2"

messagesarray[object]required

A list of messages comprising the conversation so far.

rolestringrequired

The role of the message author. One of "system", "user", or "assistant".

systemuserassistant

contentstringrequired

The content of the message.

max_tokensinteger

The maximum number of tokens to generate in the completion.

Default: 1024Min: 1

temperaturenumber

Sampling temperature between 0 and 2. Higher values make output more random, lower values more focused and deterministic.

Default: 0.7Min: 0Max: 2

top_pnumber

Nucleus sampling parameter. The model considers the tokens with top_p probability mass.

Default: 1Min: 0Max: 1

streamboolean

If set to true, partial message deltas will be sent as server-sent events.

Default: false

stoparray[string]

Up to 4 sequences where the API will stop generating further tokens.

frequency_penaltynumber

Penalizes new tokens based on their existing frequency in the text so far. Between -2.0 and 2.0.

Default: 0Min: -2Max: 2

presence_penaltynumber

Penalizes new tokens based on whether they appear in the text so far. Between -2.0 and 2.0.

Default: 0Min: -2Max: 2

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.

idstringrequired

Unique identifier for the completion.

objectstringrequired

Object type, always "chat.completion".

Default: "chat.completion"

createdintegerrequired

Unix timestamp of when the completion was created.

modelstringrequired

The model used for the completion.

choicesarray[object]required

List of completion choices.

indexintegerrequired

Index of the choice.

messageobjectrequired

The generated message.

finish_reasonstringrequired

The reason generation stopped.

stoplengthcontent_filter

usageobjectrequired

Token usage statistics.

prompt_tokensintegerrequired

Number of tokens in the prompt.

completion_tokensintegerrequired

Number of tokens in the completion.

total_tokensintegerrequired

Total tokens used.

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

Claude Code

OpenAI Codex

Gemini CLI

Cursor

Windsurf

VS Code

Trae

GitHub Copilot

Cline

Roo Code

Amp

Goose

Replit

40+ client supportati

Installa

npx skills add AtlasCloudAI/atlas-cloud-skills

Configura 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.

Generazione di immaginiGenera immagini con modelli come Nano Banana 2, Z-Image e altri.

Creazione di videoCrea video da testo o immagini con Kling, Vidu, Veo, ecc.

Chat LLMChatta con Qwen, DeepSeek e altri grandi modelli linguistici.

Caricamento mediaCarica file locali per la modifica di immagini e flussi di lavoro da immagine a video.

Scopri di più

github.com/AtlasCloudAI/atlas-cloud-skills

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

Cursor

VS Code

Windsurf

Claude Code

OpenAI Codex

Gemini CLI

Cline

Roo Code

100+ client supportati

Installa

npx -y atlascloud-mcp

Configurazione

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

atlas_generate_imageGenera immagini da prompt testuali.

atlas_generate_videoCrea video da testo o immagini.

atlas_chatChatta con grandi modelli linguistici.

atlas_list_modelsEsplora oltre 300 modelli di IA disponibili.

atlas_quick_generateCreazione di contenuti in un solo passaggio con selezione automatica del modello.

atlas_upload_mediaCarica file locali per i flussi di lavoro API.

Scopri di più

github.com/AtlasCloudAI/mcp-server

Codifica IA d'Élite

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.

73.4%

Punteggio SWE-Bench Verificato

256K

Finestra di Contesto

72B

Parametri Attivi

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

🥇

Claude Sonnet 4.5

77.2%

🥈

GPT-5 High

74.9%

🥉

KAT-Coder Pro

73.4%

* Basato sui punteggi del benchmark SWE-Bench Verified. Le prestazioni possono variare tra diverse attività di generazione di codice.

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

architetturaMixture-of-Experts (MoE)

parametri_attivi~72 miliardi

parametri_totali>1 trilione

finestra_di_contesto256.000 token

modello_baseFamiglia Qwen

uso_strumentiMigliaia di strumenti

dialogo_multi_turnoCentinaia di turni

categorie_istruzioniOltre 30 categorie

licenzaProprietario (Commerciale)

varianti_open_sourceKAT-Dev-32B, KAT-Dev-72B-Exp

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 Source

Variante ottimizzata da 32 miliardi di parametri con addestramento multi-fase inclusi affinamento supervisionato e apprendimento per rinforzo.

Licenza Apache-2.0 per uso commerciale

Disponibile su HuggingFace

Prestazioni pronte per la produzione

KAT-Dev-72B-Exp

Sperimentale

Variante sperimentale da 72 miliardi di parametri che spinge i confini delle capacità di generazione di codice open source.

Modello più grande per compiti complessi

Capacità di ragionamento avanzate

Uso in ricerca e produzione

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.

Punteggio SWE-Bench del 73,4% leader del settore

256K di contesto per grandi basi di codice

Supporto di integrazione multi-strumento

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Prestazioni Leader del Settore

Capacità Principali

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Apprendimento per Rinforzo Agentico

Integrazione Multi-Strumento

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Addestramento Nativo Git

Qualità di Livello Aziendale

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Addestramento Intermedio

Affinamento Supervisionato (SFT)

Affinamento per Rinforzo (RFT)

Apprendimento per Rinforzo Agentico

Perfetto Per

Debug Complesso

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