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.

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.

pip install requests

Uwierzytelnianie

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

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

Nagłówki HTTP

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

{
  "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

{
  "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

npx skills add AtlasCloudAI/atlas-cloud-skills

Skonfiguruj klucz API

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

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.

Dowiedz się więcej

github.com/AtlasCloudAI/atlas-cloud-skills

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

npx -y atlascloud-mcp

Konfiguracja

Dodaj następującą konfigurację do pliku ustawień MCP w swoim IDE.

{
  "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.

Dowiedz się więcej

github.com/AtlasCloudAI/mcp-server

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

Trening Średni

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

→

Nadzorowane Dostrajanie (SFT)

Podążanie za instrukcjami i trening dialogowy w ponad 30 kategoriach

→

Dostrajanie ze Wzmocnieniem (RFT)

Ulepszone możliwości rozumowania i rozwiązywania problemów

→

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

Eksploruj Podobne Modele

NEW

HOT

DeepSeek V4 Pro is a state-of-the-art large language model combining efficient sparse attention, strong reasoning, and integrated agent capabilities for robust long-context understanding and versatile AI applications.

LLM

PRO

DeepSeek V4 Pro

Wejście:$1.68/M tokenów

Wyjście:$3.38/M tokenów

Maks. Wyjście:393.22K

$1.68/3.38M wejście/wyjście

NEW

HOT

DeepSeek V4 Flash is a state-of-the-art large language model combining efficient sparse attention, strong reasoning, and integrated agent capabilities for robust long-context understanding and versatile AI applications.

LLM

DeepSeek V4 Flash

Wejście:$0.14/M tokenów

Wyjście:$0.28/M tokenów

Maks. Wyjście:393.22K

$0.14/0.28M wejście/wyjście

NEW

Brak dostępnego opisu.

LLM

OWL

Maks. Wyjście:262.14K

Bezpłatne

NEW

HOT

Kimi K2.6 is an advanced large language model with strong reasoning and upgraded native multimodality. It natively understands and processes text and images, delivering more accurate analysis, better instruction following, and stable performance across complex tasks. Designed for production use, Kimi K2.6 is ideal for AI assistants, enterprise applications, and multimodal workflows that require reliable and high-quality outputs.

LLM

Kimi K2.6

Wejście:$0.95/M tokenów

Wyjście:$4/M tokenów

Maks. Wyjście:262.14K

$0.95/4M wejście/wyjście

Zacznij Od 300+ Modeli,

Przeglądaj wszystkie modele

KAT Coder Pro V2 API by Kwai

Parametry

Przykład kodu

Instalacja

Uwierzytelnianie

Nagłówki HTTP

Wyślij żądanie

Schema wejściowy

Przykładowa treść żądania

Schema wyjściowy

Przykładowa odpowiedź

Atlas Cloud Skills

Obsługiwani klienci

Instalacja

Skonfiguruj klucz API

Możliwości

Serwer MCP

Obsługiwani klienci

Instalacja

Konfiguracja

Dostępne narzędzia

KAT-Coder: Elitarne Generowanie Kodu AI

Wiodąca w Branży Wydajność

Podstawowe Możliwości

Architektura Mixture-of-Experts

Agentowe Uczenie ze Wzmocnieniem

Integracja Wielu Narzędzi

Okno Kontekstowe 256K

Natywny Trening Git

Jakość Klasy Przedsiębiorstwa

Wieloetapowy Pipeline Treningu

Trening Średni

Nadzorowane Dostrajanie (SFT)

Dostrajanie ze Wzmocnieniem (RFT)

Agentowe Uczenie ze Wzmocnieniem

Idealne Do

Złożone Debugowanie

Refaktoryzacja Dużych Baz Kodu

Generowanie Kodu Wieloplikowego

Rozumienie Repozytorium

Specyfikacje Techniczne

Warianty Open Source

KAT-Dev-32B

KAT-Dev-72B-Exp

Doświadcz Elitarnego Generowania Kodu

Eksploruj Podobne Modele

DeepSeek V4 Pro

DeepSeek V4 Flash

OWL

Kimi K2.6

Zacznij Od 300+ Modeli,

Join our Discord community

Parametry

Przykład kodu

Instalacja

Uwierzytelnianie

Nagłówki HTTP

Wyślij żądanie

Schema wejściowy

Przykładowa treść żądania

Schema wyjściowy

Przykładowa odpowiedź

Atlas Cloud Skills

Obsługiwani klienci

Instalacja

Skonfiguruj klucz API

Możliwości

Serwer MCP

Obsługiwani klienci

Instalacja

Konfiguracja

Dostępne narzędzia