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.

파라미터

코드 예시
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)

설치

사용하는 언어에 필요한 패키지를 설치하세요.

pip install requests

인증

모든 API 요청에는 API 키를 통한 인증이 필요합니다. Atlas Cloud 대시보드에서 API 키를 받을 수 있습니다.

export ATLASCLOUD_API_KEY="your-api-key-here"

HTTP 헤더

import os

API_KEY = os.environ.get("ATLASCLOUD_API_KEY")
headers = {
    "Content-Type": "application/json",
    "Authorization": f"Bearer {API_KEY}"
}

API 키를 안전하게 보관하세요

클라이언트 측 코드나 공개 저장소에 API 키를 노출하지 마세요. 대신 환경 변수 또는 백엔드 프록시를 사용하세요.

요청 제출

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())

입력 Schema

다음 매개변수가 요청 본문에서 사용 가능합니다.

전체: 9필수: 2선택: 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

요청 본문 예시

{
  "model": "kwaipilot/kat-coder-pro-v2",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Hello"
    }
  ],
  "max_tokens": 1024,
  "temperature": 0.7,
  "stream": false
}

출력 Schema

API는 ChatCompletion 호환 응답을 반환합니다.

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.

응답 예시

{
  "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 Skills는 300개 이상의 AI 모델을 AI 코딩 어시스턴트에 직접 통합합니다. 한 번의 명령으로 설치하고 자연어로 이미지, 동영상 생성 및 LLM과 대화할 수 있습니다.

지원 클라이언트

Claude Code

OpenAI Codex

Gemini CLI

Cursor

Windsurf

VS Code

Trae

GitHub Copilot

Cline

Roo Code

Amp

Goose

Replit

40+ 지원 클라이언트

설치

npx skills add AtlasCloudAI/atlas-cloud-skills

API 키 설정

Atlas Cloud 대시보드에서 API 키를 받아 환경 변수로 설정하세요.

export ATLASCLOUD_API_KEY="your-api-key-here"

기능

설치 후 AI 어시스턴트에서 자연어를 사용하여 모든 Atlas Cloud 모델에 접근할 수 있습니다.

이미지 생성Nano Banana 2, Z-Image 등의 모델로 이미지를 생성합니다.

동영상 제작Kling, Vidu, Veo 등으로 텍스트나 이미지에서 동영상을 만듭니다.

LLM 채팅Qwen, DeepSeek 등 대규모 언어 모델과 대화합니다.

미디어 업로드이미지 편집 및 이미지-동영상 변환 워크플로우를 위해 로컬 파일을 업로드합니다.

더 알아보기

github.com/AtlasCloudAI/atlas-cloud-skills

MCP Server

Atlas Cloud MCP Server는 Model Context Protocol을 통해 IDE와 300개 이상의 AI 모델을 연결합니다. MCP 호환 클라이언트에서 사용할 수 있습니다.

지원 클라이언트

Cursor

VS Code

Windsurf

Claude Code

OpenAI Codex

Gemini CLI

Cline

Roo Code

100+ 지원 클라이언트

설치

npx -y atlascloud-mcp

설정

다음 설정을 IDE의 MCP 설정 파일에 추가하세요.

{
  "mcpServers": {
    "atlascloud": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "atlascloud-mcp"
      ],
      "env": {
        "ATLASCLOUD_API_KEY": "your-api-key-here"
      }
    }
  }
}

사용 가능한 도구

atlas_generate_image텍스트 프롬프트로 이미지를 생성합니다.

atlas_generate_video텍스트나 이미지로 동영상을 만듭니다.

atlas_chat대규모 언어 모델과 대화합니다.

atlas_list_models300개 이상의 사용 가능한 AI 모델을 탐색합니다.

atlas_quick_generate자동 모델 선택으로 원스텝 콘텐츠 생성.

atlas_upload_mediaAPI 워크플로우를 위해 로컬 파일을 업로드합니다.

더 알아보기

github.com/AtlasCloudAI/mcp-server

엘리트 AI 코딩

KAT-Coder: 엘리트 AI 코드 생성

SWE-Bench Verified 73.4% - 업계 리더 초월

KAT-Coder는 Kuaishou의 AI 연구 부문인 Kwaipilot의 대표 비공개 소스 AI 코딩 모델로, 에이전트 코드 생성 기술의 정점을 나타냅니다. 720억 개의 활성 파라미터를 가진 Mixture-of-Experts 아키텍처로 구동되고 대규모 에이전트 강화 학습을 통해 훈련된 KAT-Coder는 SWE-Bench Verified에서 73.4%의 점수를 달성하여 GPT-5 High 및 Claude Sonnet 4.5와 함께 전 세계 최고의 코드 생성 모델로 평가받고 있습니다.

73.4%

SWE-Bench 검증 점수

256K

컨텍스트 윈도우

72B

활성 파라미터

업계 최고 수준의 성능

KAT-Coder는 실제 소프트웨어 엔지니어링 작업의 업계 표준 벤치마크인 SWE-Bench Verified에서 세계 최고의 코드 생성 모델과 경쟁합니다

🥇

Claude Sonnet 4.5

77.2%

🥈

GPT-5 High

74.9%

🥉

KAT-Coder Pro

73.4%

* SWE-Bench Verified 벤치마크 점수를 기반으로 합니다. 다양한 코드 생성 작업에 따라 성능이 다를 수 있습니다.

핵심 기능

Mixture-of-Experts 아키텍처

1조 개가 넘는 총 파라미터 중 720억 개의 활성 파라미터를 가진 고급 MoE 설계를 활용하여 복잡한 소프트웨어 엔지니어링 작업에서 최첨단 성능을 제공합니다.

최적의 효율성을 위한 720억 활성 파라미터
Qwen 모델 패밀리 기반
엔터프라이즈 규모 코드베이스에 최적화

에이전트 강화 학습

대규모 에이전트 강화 학습을 포함한 다단계 파이프라인을 통해 훈련되어 복잡한 소프트웨어 엔지니어링 작업의 자율적 완료를 가능하게 합니다.

공유 접두사 궤적 최적화
엔트로피 형성 이점 메커니즘
실제 Git 커밋 및 PR 데이터 훈련

다중 도구 통합

실제 샌드박스 실행 데이터를 통해 수천 개의 도구와 상호 작용하는 내장 기능으로 실용적인 소프트웨어 개발 워크플로우를 지원합니다.

수천 개의 도구로부터의 상호작용 데이터
샌드박스 환경에서의 실제 실행
원활한 API 및 CLI 통합

256K 컨텍스트 윈도우

광범위한 컨텍스트 지원으로 정교한 다중 턴 코딩 상호작용 처리 및 대규모 코드베이스 효과적 관리를 가능하게 합니다.

여러 파일 동시 처리
긴 대화 기록 유지
파일 간 추론 및 리팩토링

Git 네이티브 훈련

엔터프라이즈 리포지토리의 실제 Git 커밋 및 PR 데이터로 훈련되어 버전 관리 워크플로우를 기본적으로 이해합니다.

실제 리포지토리 커밋 패턴
풀 리퀘스트 모범 사례
코드 리뷰 및 협업 패턴

엔터프라이즈급 품질

30개 이상의 카테고리에 걸친 명령 따르기 및 일반 추론 기능을 포함한 고품질 도메인별 데이터.

30개 이상의 명령 따르기 카테고리
엣지 케이스를 위한 고급 추론
프로덕션 준비 코드 생성

다단계 훈련 파이프라인

KAT-Coder의 훈련 방법론은 AI 코딩 모델의 중요한 발전을 나타내며, 최적의 성능을 위해 여러 훈련 단계를 결합합니다

중간 훈련

코딩 지식 주입 및 고품질 도메인별 데이터를 포함한 기초 단계

→

지도 미세 조정 (SFT)

30개 이상의 카테고리에 걸친 명령 따르기 및 대화 훈련

→

강화 미세 조정 (RFT)

향상된 추론 및 문제 해결 능력

→

에이전트 강화 학습

자율적 작업 완료를 통한 엔터프라이즈 코드베이스의 대규모 강화 학습

최적의 용도

🐛

복잡한 디버깅

다중 파일 컨텍스트 이해를 통해 대규모 코드베이스 전체의 버그 식별 및 수정

🔧

대규모 코드베이스 리팩토링

아키텍처 패턴 및 종속성 인식을 통한 체계적인 리팩토링

📝

다중 파일 코드 생성

적절한 통합으로 여러 파일에 걸쳐 일관성 있는 코드 생성

📚

리포지토리 이해

깊은 아키텍처 통찰력으로 대규모 리포지토리 분석 및 이해

기술 사양

아키텍처Mixture-of-Experts (MoE)

활성 파라미터약 720억

총 파라미터1조 이상

컨텍스트 윈도우256,000 토큰

기본 모델Qwen 패밀리

도구 사용수천 개의 도구

다중 턴 대화수백 턴

명령 카테고리30개 이상의 카테고리

라이선스비공개 소스 (상업용)

오픈 소스 변형KAT-Dev-32B, KAT-Dev-72B-Exp

오픈 소스 변형

KAT-Coder Pro는 비공개 소스이지만, Kwaipilot은 Apache-2.0 라이선스로 HuggingFace에서 오픈 소스 대안을 출시했습니다

KAT-Dev-32B

오픈 소스

지도 미세 조정 및 강화 학습을 포함한 다단계 훈련으로 최적화된 320억 파라미터 변형.

상업적 사용을 위한 Apache-2.0 라이선스

HuggingFace에서 사용 가능

프로덕션 준비 성능

KAT-Dev-72B-Exp

실험적

오픈 소스 코드 생성 능력의 한계를 넓히는 실험적 720억 파라미터 변형.

복잡한 작업을 위한 더 큰 모델

고급 추론 능력

연구 및 프로덕션 사용

엘리트 코드 생성 경험

지금 API를 통해 KAT-Coder 사용을 시작하세요. 미션 크리티컬 소프트웨어 엔지니어링 작업에 KAT-Coder를 신뢰하는 전 세계 개발자들과 함께하세요.

업계 최고 수준의 73.4% SWE-Bench 점수

대규모 코드베이스를 위한 256K 컨텍스트

다중 도구 통합 지원

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엔터프라이즈급 품질

다단계 훈련 파이프라인

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지도 미세 조정 (SFT)

강화 미세 조정 (RFT)

에이전트 강화 학습

최적의 용도

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