kwaipilot/kat-coder-exp-72b-1010

KAT Coder is KwaiKAT's most advanced agentic coding model in the KAT-Coder series.

LLMNEWHOT
Home
Verkennen
kwaipilot/kat-coder-exp-72b-1010
LLM

KAT Coder is KwaiKAT's most advanced agentic coding model in the KAT-Coder series.

Ontdek Vergelijkbare Modellen

Elite AI-codering

KAT-Coder: Elite AI-codegeneratie

73,4% SWE-Bench Verified - Toonaangevende bedrijven overtroffen

KAT-Coder is het vlaggenschip gesloten AI-coderingsmodel van Kwaipilot (AI-onderzoeksafdeling van Kuaishou), dat het toppunt vertegenwoordigt van agentische codegeneratietechnologie. Aangedreven door een Mixture-of-Experts-architectuur met 72 miljard actieve parameters en getraind via grootschalig agentisch versterkend leren, behaalt KAT-Coder 73,4% op SWE-Bench Verified en behoort het tot de beste codegeneratiemodellen wereldwijd naast GPT-5 High en Claude Sonnet 4.5.

73.4%
SWE-Bench Geverifieerde Score
256K
Contextvenster
72B
Actieve Parameters

Toonaangevende Prestaties in de Industrie

KAT-Coder concurreert met 's werelds beste codegeneratiemodellen op SWE-Bench Verified, de industriestandaard benchmark voor praktische software-engineeringtaken

🥇
Claude Sonnet 4.5
77.2%
🥈
GPT-5 High
74.9%
🥉
KAT-Coder Pro
73.4%
* Gebaseerd op SWE-Bench Verified benchmarkscores. Prestaties kunnen variëren per codegeneratietaak.

Kernmogelijkheden

Mixture-of-Experts Architectuur

Maakt gebruik van geavanceerd MoE-ontwerp met 72 miljard actieve parameters van meer dan 1 biljoen totaal, en levert state-of-the-art prestaties op complexe software-engineeringtaken.

  • 72 miljard actieve parameters voor optimale efficiëntie
  • Gebouwd op Qwen-modelfamilie
  • Geoptimaliseerd voor codebases op ondernemingsschaal

Agentisch Versterkend Leren

Getraind via meertraps-pipeline inclusief grootschalig agentisch RL, wat autonome voltooiing van complexe software-engineeringtaken mogelijk maakt.

  • Gedeelde prefix-trajectoptimalisatie
  • Entropie-vormings-voordeelmechanisme
  • Training op echte Git-commits en PR's

Multi-tool Integratie

Ingebouwde mogelijkheden voor interactie met duizenden tools via echte sandbox-uitvoeringsgegevens, wat praktische software-ontwikkelingsworkflows mogelijk maakt.

  • Interactiegegevens van duizenden tools
  • Echte uitvoering in sandbox-omgevingen
  • Naadloze API- en CLI-integratie

256K Contextvenster

Uitgebreide contextondersteuning maakt het mogelijk om geavanceerde multi-turn coderingsinteracties te verwerken en grootschalige codebases effectief te beheren.

  • Meerdere bestanden tegelijk verwerken
  • Lange gespreksgeschiedenis behouden
  • Cross-file redenering en refactoring

Git-native Training

Getraind op echte Git-commit- en PR-gegevens van enterprise-repositories, met native begrip van versiebeheerwerkstromen.

  • Echte repository-commitpatronen
  • Pull request best practices
  • Code review en samenwerkingspatronen

Enterprise-grade Kwaliteit

Hoogwaardige domeinspecifieke gegevens inclusief instructievolging over 30+ categorieën en algemene redeneermogelijkheden.

  • 30+ instructievolgcategorieën
  • Geavanceerd redeneren voor edge cases
  • Productieklare codegeneratie

Meertraps Trainingspipeline

De trainingsmethodologie van KAT-Coder vertegenwoordigt een belangrijke vooruitgang in AI-coderingsmodellen en combineert meerdere trainingsfasen voor optimale prestaties

01

Mid-training

Fundamentele fase met injectie van coderingskennis en hoogwaardige domeinspecifieke gegevens

02

Supervised Fine-tuning (SFT)

Instructievolging en dialoogtraining over 30+ categorieën

03

Reinforcement Fine-tuning (RFT)

Verbeterde redeneer- en probleemoplossingsmogelijkheden

04

Agentisch Versterkend Leren

Grootschalig RL op enterprise-codebases met autonome taakvoltooiing

Perfect Voor

🐛

Complexe Debugging

Bugs identificeren en oplossen in grote codebases met multi-file contextbegrip

🔧

Grote Codebase Refactoring

Systematische refactoring met bewustzijn van architectuurpatronen en afhankelijkheden

📝

Multi-file Codegeneratie

Coherente code genereren over meerdere bestanden met juiste integratie

📚

Repository Begrip

Grote repositories analyseren en begrijpen met diepe architectonische inzichten

Technische Specificaties

architectuurMixture-of-Experts (MoE)
actieve_parameters~72 miljard
totale_parameters>1 biljoen
contextvenster256.000 tokens
basismodelQwen Familie
tool_gebruikDuizenden tools
multi_turn_dialoogHonderden beurten
instructie_categorieën30+ categorieën
licentiePropriëtair (Commercieel)
open_source_variantenKAT-Dev-32B, KAT-Dev-72B-Exp

Open Source Varianten

Hoewel KAT-Coder Pro propriëtair is, heeft Kwaipilot open source alternatieven uitgebracht die beschikbaar zijn op HuggingFace onder Apache-2.0 licentie

KAT-Dev-32B

Open Source

Geoptimaliseerde 32 miljard parameter variant met meertraps-training inclusief supervised fine-tuning en reinforcement learning.

Apache-2.0 licentie voor commercieel gebruik
Beschikbaar op HuggingFace
Productieklare prestaties

KAT-Dev-72B-Exp

Experimenteel

Experimentele 72 miljard parameter variant die de grenzen van open source codegeneratiemogelijkheden verlegt.

Groter model voor complexe taken
Geavanceerde redeneermogelijkheden
Onderzoeks- en productiegebruik

Ervaar Elite Codegeneratie

Begin vandaag nog met het gebruik van KAT-Coder via onze API. Sluit je aan bij ontwikkelaars wereldwijd die KAT-Coder vertrouwen voor missiekritische software-engineeringtaken.

Toonaangevende 73,4% SWE-Bench score
256K context voor grote codebases
Multi-tool integratieondersteuning

Begin met 300+ Modellen,

Verken alle modellen