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.
Codevoorbeeld
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)Installeren
Installeer het vereiste pakket voor uw programmeertaal.
pip install requestsAuthenticatie
Alle API-verzoeken vereisen authenticatie via een API-sleutel. U kunt uw API-sleutel ophalen via het Atlas Cloud dashboard.
export ATLASCLOUD_API_KEY="your-api-key-here"HTTP-headers
import os
API_KEY = os.environ.get("ATLASCLOUD_API_KEY")
headers = {
"Content-Type": "application/json",
"Authorization": f"Bearer {API_KEY}"
}Stel uw API-sleutel nooit bloot in client-side code of openbare repositories. Gebruik in plaats daarvan omgevingsvariabelen of een backend-proxy.
Een verzoek indienen
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())Invoer-Schema
De volgende parameters worden geaccepteerd in de verzoekinhoud.
Voorbeeld verzoekinhoud
{
"model": "kwaipilot/kat-coder-pro-v2",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Hello"
}
],
"max_tokens": 1024,
"temperature": 0.7,
"stream": false
}Uitvoer-Schema
De API retourneert een ChatCompletion-compatibel antwoord.
Voorbeeldantwoord
{
"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 integreert meer dan 300 AI-modellen rechtstreeks in uw AI-codeerassistent. Eén commando om te installeren, gebruik daarna natuurlijke taal om afbeeldingen, video's te genereren en te chatten met LLMs.
Ondersteunde clients
Installeren
npx skills add AtlasCloudAI/atlas-cloud-skillsAPI-sleutel instellen
Haal uw API-sleutel op via het Atlas Cloud dashboard en stel deze in als omgevingsvariabele.
export ATLASCLOUD_API_KEY="your-api-key-here"Mogelijkheden
Eenmaal geïnstalleerd kunt u natuurlijke taal gebruiken in uw AI-assistent om toegang te krijgen tot alle Atlas Cloud modellen.
MCP-server
De Atlas Cloud MCP-server verbindt uw IDE met meer dan 300 AI-modellen via het Model Context Protocol. Werkt met elke MCP-compatibele client.
Ondersteunde clients
Installeren
npx -y atlascloud-mcpConfiguratie
Voeg de volgende configuratie toe aan het MCP-instellingenbestand van uw IDE.
{
"mcpServers": {
"atlascloud": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"atlascloud-mcp"
],
"env": {
"ATLASCLOUD_API_KEY": "your-api-key-here"
}
}
}
}Beschikbare tools
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.
Toonaangevende Prestaties in de Industrie
KAT-Coder concurreert met 's werelds beste codegeneratiemodellen op SWE-Bench Verified, de industriestandaard benchmark voor praktische software-engineeringtaken
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
Mid-training
Fundamentele fase met injectie van coderingskennis en hoogwaardige domeinspecifieke gegevens
Supervised Fine-tuning (SFT)
Instructievolging en dialoogtraining over 30+ categorieën
Reinforcement Fine-tuning (RFT)
Verbeterde redeneer- en probleemoplossingsmogelijkheden
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
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 SourceGeoptimaliseerde 32 miljard parameter variant met meertraps-training inclusief supervised fine-tuning en reinforcement learning.
KAT-Dev-72B-Exp
ExperimenteelExperimentele 72 miljard parameter variant die de grenzen van open source codegeneratiemogelijkheden verlegt.
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.
