kwaipilot/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.

LLMNEWHOT
Strona główna
Eksploruj
kwaipilot/kat-coder-pro-v2
KAT Coder Pro V2
LLM
PRO

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.

Parametry

Przykład kodu

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)

Instalacja

Zainstaluj wymagany pakiet dla swojego języka programowania.

bash
pip install requests

Uwierzytelnianie

Wszystkie żądania API wymagają uwierzytelnienia za pomocą klucza API. Klucz API możesz uzyskać z panelu Atlas Cloud.

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

Nagłówki HTTP

python
import os

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

Nigdy nie ujawniaj swojego klucza API w kodzie po stronie klienta ani w publicznych repozytoriach. Zamiast tego użyj zmiennych środowiskowych lub proxy backendowego.

Wyślij żądanie

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 wejściowy

Następujące parametry są akceptowane w treści żądania.

Łącznie: 9Wymagane: 2Opcjonalne: 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

Przykładowa treść żądania

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

Schema wyjściowy

API zwraca odpowiedź kompatybilną z 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.

Przykładowa odpowiedź

json
{
  "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 integruje ponad 300 modeli AI bezpośrednio z Twoim asystentem kodowania AI. Jedno polecenie do instalacji, a następnie używaj języka naturalnego do generowania obrazów, filmów i rozmów z LLM.

Obsługiwani klienci

Claude Code
OpenAI Codex
Gemini CLI
Cursor
Windsurf
VS Code
Trae
GitHub Copilot
Cline
Roo Code
Amp
Goose
Replit
40+ obsługiwani klienci

Instalacja

bash
npx skills add AtlasCloudAI/atlas-cloud-skills

Skonfiguruj klucz API

Uzyskaj klucz API z panelu Atlas Cloud i ustaw go jako zmienną środowiskową.

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

Możliwości

Po zainstalowaniu możesz używać języka naturalnego w swoim asystencie AI, aby uzyskać dostęp do wszystkich modeli Atlas Cloud.

Generowanie obrazówGeneruj obrazy za pomocą modeli takich jak Nano Banana 2, Z-Image i inne.
Tworzenie wideoTwórz filmy z tekstu lub obrazów za pomocą Kling, Vidu, Veo itp.
Chat LLMRozmawiaj z Qwen, DeepSeek i innymi dużymi modelami językowymi.
Przesyłanie mediówPrześlij lokalne pliki do edycji obrazów i przepływów pracy obraz-do-wideo.

Serwer MCP

Serwer MCP Atlas Cloud łączy Twoje IDE z ponad 300 modelami AI za pośrednictwem Model Context Protocol. Działa z każdym klientem kompatybilnym z MCP.

Obsługiwani klienci

Cursor
VS Code
Windsurf
Claude Code
OpenAI Codex
Gemini CLI
Cline
Roo Code
100+ obsługiwani klienci

Instalacja

bash
npx -y atlascloud-mcp

Konfiguracja

Dodaj następującą konfigurację do pliku ustawień MCP w swoim IDE.

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

Dostępne narzędzia

atlas_generate_imageGeneruj obrazy z promptów tekstowych.
atlas_generate_videoTwórz filmy z tekstu lub obrazów.
atlas_chatRozmawiaj z dużymi modelami językowymi.
atlas_list_modelsPrzeglądaj ponad 300 dostępnych modeli AI.
atlas_quick_generateTworzenie treści w jednym kroku z automatycznym wyborem modelu.
atlas_upload_mediaPrześlij lokalne pliki do przepływów pracy API.
Elitarne Kodowanie AI

KAT-Coder: Elitarne Generowanie Kodu AI

73,4% SWE-Bench Verified - Przewyższając Liderów Branży

KAT-Coder to flagowy zamknięty model kodowania AI firmy Kwaipilot (dział badań AI Kuaishou), reprezentujący szczyt technologii agentowego generowania kodu. Zasilany architekturą Mixture-of-Experts z 72 miliardami aktywnych parametrów i wytrenowany poprzez wielkoskalowe agentowe uczenie ze wzmocnieniem, KAT-Coder osiąga 73,4% w SWE-Bench Verified, klasyfikując się wśród najlepszych modeli generowania kodu na świecie obok GPT-5 High i Claude Sonnet 4.5.

73.4%
Wynik SWE-Bench Zweryfikowany
256K
Okno Kontekstowe
72B
Aktywne Parametry

Wiodąca w Branży Wydajność

KAT-Coder konkuruje z najlepszymi modelami generowania kodu na świecie w SWE-Bench Verified, standardowym benchmarku branżowym dla rzeczywistych zadań inżynierii oprogramowania

🥇
Claude Sonnet 4.5
77.2%
🥈
GPT-5 High
74.9%
🥉
KAT-Coder Pro
73.4%
* Na podstawie wyników benchmarku SWE-Bench Verified. Wydajność może się różnić w zależności od różnych zadań generowania kodu.

Podstawowe Możliwości

Architektura Mixture-of-Experts

Wykorzystuje zaawansowany projekt MoE z 72 miliardami aktywnych parametrów z ponad 1 biliona łącznie, zapewniając najnowocześniejszą wydajność w złożonych zadaniach inżynierii oprogramowania.

  • 72 miliardy aktywnych parametrów dla optymalnej wydajności
  • Zbudowany na fundamencie rodziny modeli Qwen
  • Zoptymalizowany dla baz kodu w skali przedsiębiorstwa

Agentowe Uczenie ze Wzmocnieniem

Wytrenowany poprzez wieloetapowy pipeline obejmujący wielkoskalowe agentowe RL, umożliwiając autonomiczne wykonywanie złożonych zadań inżynierii oprogramowania.

  • Optymalizacja trajektorii wspólnego prefiksu
  • Mechanizm przewagi kształtowania entropii
  • Trening na rzeczywistych commitach i PR-ach Git

Integracja Wielu Narzędzi

Wbudowane możliwości interakcji z tysiącami narzędzi poprzez rzeczywiste dane wykonania w piaskownicy, umożliwiając praktyczne przepływy pracy rozwoju oprogramowania.

  • Dane interakcji z tysięcy narzędzi
  • Rzeczywiste wykonanie w środowiskach piaskownicy
  • Bezproblemowa integracja API i CLI

Okno Kontekstowe 256K

Rozszerzone wsparcie kontekstu umożliwia obsługę zaawansowanych wieloturowych interakcji kodowania i efektywne zarządzanie wielkoskalowymi bazami kodu.

  • Obsługa wielu plików jednocześnie
  • Utrzymywanie długiej historii konwersacji
  • Rozumowanie i refaktoryzacja między plikami

Natywny Trening Git

Wytrenowany na rzeczywistych danych commitów i PR-ów Git z repozytoriów przedsiębiorstw, natywnie rozumiejący przepływy pracy kontroli wersji.

  • Rzeczywiste wzorce commitów repozytoriów
  • Najlepsze praktyki pull requestów
  • Wzorce przeglądu kodu i współpracy

Jakość Klasy Przedsiębiorstwa

Wysokiej jakości dane specyficzne dla domeny, w tym podążanie za instrukcjami w ponad 30 kategoriach i ogólne możliwości rozumowania.

  • Ponad 30 kategorii podążania za instrukcjami
  • Zaawansowane rozumowanie dla przypadków brzegowych
  • Gotowe do produkcji generowanie kodu

Wieloetapowy Pipeline Treningu

Metodologia treningu KAT-Coder reprezentuje znaczący postęp w modelach kodowania AI, łącząc wiele etapów treningu dla optymalnej wydajności

01

Trening Średni

Etap fundamentalny z wstrzykiwaniem wiedzy kodowania i wysokiej jakości danych specyficznych dla domeny

02

Nadzorowane Dostrajanie (SFT)

Podążanie za instrukcjami i trening dialogowy w ponad 30 kategoriach

03

Dostrajanie ze Wzmocnieniem (RFT)

Ulepszone możliwości rozumowania i rozwiązywania problemów

04

Agentowe Uczenie ze Wzmocnieniem

Wielkoskalowe RL na bazach kodu przedsiębiorstw z autonomicznym wykonywaniem zadań

Idealne Do

🐛

Złożone Debugowanie

Identyfikacja i naprawa błędów w dużych bazach kodu ze zrozumieniem kontekstu wielu plików

🔧

Refaktoryzacja Dużych Baz Kodu

Systematyczna refaktoryzacja ze świadomością wzorców architektonicznych i zależności

📝

Generowanie Kodu Wieloplikowego

Generowanie spójnego kodu w wielu plikach z odpowiednią integracją

📚

Rozumienie Repozytorium

Analizowanie i rozumienie dużych repozytoriów z głębokimi wglądami architektonicznymi

Specyfikacje Techniczne

architekturaMixture-of-Experts (MoE)
parametry_aktywne~72 miliardy
parametry_łączne>1 bilion
okno_kontekstowe256 000 tokenów
model_bazowyRodzina Qwen
użycie_narzędziTysiące narzędzi
dialog_wieloturowySetki tur
kategorie_instrukcjiPonad 30 kategorii
licencjaZamknięte (Komercyjne)
warianty_open_sourceKAT-Dev-32B, KAT-Dev-72B-Exp

Warianty Open Source

Chociaż KAT-Coder Pro jest zamknięty, Kwaipilot wydał alternatywy open source dostępne na HuggingFace pod licencją Apache-2.0

KAT-Dev-32B

Open Source

Zoptymalizowany wariant z 32 miliardami parametrów z wieloetapowym treningiem obejmującym nadzorowane dostrajanie i uczenie ze wzmocnieniem.

Licencja Apache-2.0 do użytku komercyjnego
Dostępny na HuggingFace
Wydajność gotowa do produkcji

KAT-Dev-72B-Exp

Eksperymentalny

Eksperymentalny wariant z 72 miliardami parametrów poszerzający granice możliwości generowania kodu open source.

Większy model do złożonych zadań
Zaawansowane możliwości rozumowania
Użycie w badaniach i produkcji

Doświadcz Elitarnego Generowania Kodu

Zacznij używać KAT-Coder już dziś poprzez nasze API. Dołącz do programistów na całym świecie, którzy ufają KAT-Coder w krytycznych zadaniach inżynierii oprogramowania.

Wiodący w branży wynik 73,4% w SWE-Bench
256K kontekstu dla dużych baz kodu
Wsparcie integracji wielu narzędzi

Zacznij Od 300+ Modeli,

Przeglądaj wszystkie modele