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.
Exemplo de código
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)Instalar
Instale o pacote necessário para a sua linguagem de programação.
pip install requestsAutenticação
Todas as solicitações de API requerem autenticação por meio de uma chave de API. Você pode obter sua chave de API no painel do Atlas Cloud.
export ATLASCLOUD_API_KEY="your-api-key-here"Cabeçalhos HTTP
import os
API_KEY = os.environ.get("ATLASCLOUD_API_KEY")
headers = {
"Content-Type": "application/json",
"Authorization": f"Bearer {API_KEY}"
}Nunca exponha sua chave de API em código do lado do cliente ou repositórios públicos. Use variáveis de ambiente ou um proxy de backend.
Enviar uma solicitação
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 de entrada
Os seguintes parâmetros são aceitos no corpo da solicitação.
Exemplo de corpo da solicitação
{
"model": "kwaipilot/kat-coder-pro-v2",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Hello"
}
],
"max_tokens": 1024,
"temperature": 0.7,
"stream": false
}Schema de saída
A API retorna uma resposta compatível com ChatCompletion.
Exemplo de resposta
{
"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
O Atlas Cloud Skills integra mais de 300 modelos de IA diretamente no seu assistente de codificação com IA. Um comando para instalar e depois use linguagem natural para gerar imagens, vídeos e conversar com LLM.
Clientes compatíveis
Instalar
npx skills add AtlasCloudAI/atlas-cloud-skillsConfigurar chave de API
Obtenha sua chave de API no painel do Atlas Cloud e defina-a como variável de ambiente.
export ATLASCLOUD_API_KEY="your-api-key-here"Funcionalidades
Após a instalação, você pode usar linguagem natural no seu assistente de IA para acessar todos os modelos do Atlas Cloud.
MCP Server
O Atlas Cloud MCP Server conecta seu IDE com mais de 300 modelos de IA através do Model Context Protocol. Funciona com qualquer cliente compatível com MCP.
Clientes compatíveis
Instalar
npx -y atlascloud-mcpConfiguração
Adicione a seguinte configuração ao arquivo de configuração de MCP do seu IDE.
{
"mcpServers": {
"atlascloud": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"atlascloud-mcp"
],
"env": {
"ATLASCLOUD_API_KEY": "your-api-key-here"
}
}
}
}Ferramentas disponíveis
KAT-Coder: Geração de Código IA de Elite
73,4% SWE-Bench Verified - Superando Líderes da Indústria
KAT-Coder é o modelo de codificação IA de código fechado principal da Kwaipilot (divisão de pesquisa de IA da Kuaishou), representando o ápice da tecnologia de geração de código agêntico. Alimentado por uma arquitetura Mixture-of-Experts com 72 bilhões de parâmetros ativos e treinado através de aprendizado por reforço agêntico em grande escala, KAT-Coder alcança 73,4% no SWE-Bench Verified, classificando-se entre os melhores modelos de geração de código globalmente ao lado do GPT-5 High e Claude Sonnet 4.5.
Desempenho Líder da Indústria
KAT-Coder compete com os melhores modelos de geração de código do mundo no SWE-Bench Verified, o benchmark padrão da indústria para tarefas de engenharia de software do mundo real
Capacidades Principais
Arquitetura Mixture-of-Experts
Aproveita design MoE avançado com 72 bilhões de parâmetros ativos de mais de 1 trilhão no total, oferecendo desempenho de ponta em tarefas complexas de engenharia de software.
- 72 bilhões de parâmetros ativos para eficiência ideal
- Construído sobre a família de modelos Qwen
- Otimizado para bases de código em escala empresarial
Aprendizado por Reforço Agêntico
Treinado através de pipeline multi-estágio incluindo RL agêntico em grande escala, permitindo conclusão autônoma de tarefas complexas de engenharia de software.
- Otimização de trajetória de prefixo compartilhado
- Mecanismo de vantagem de modelagem de entropia
- Treinamento em commits e PRs reais do Git
Integração Multi-Ferramentas
Capacidades integradas para interagir com milhares de ferramentas através de dados de execução reais em sandbox, permitindo fluxos de trabalho práticos de desenvolvimento de software.
- Dados de interação de milhares de ferramentas
- Execução real em ambientes sandbox
- Integração perfeita de API e CLI
Janela de Contexto de 256K
Suporte extenso de contexto permite lidar com interações de codificação sofisticadas de múltiplos turnos e gerenciar bases de código em grande escala efetivamente.
- Lidar com vários arquivos simultaneamente
- Manter histórico conversacional longo
- Raciocínio e refatoração entre arquivos
Treinamento Nativo em Git
Treinado em dados reais de commits e PRs do Git de repositórios empresariais, compreendendo nativamente fluxos de trabalho de controle de versão.
- Padrões de commits de repositórios reais
- Melhores práticas de pull request
- Padrões de revisão de código e colaboração
Qualidade de Nível Empresarial
Dados específicos de domínio de alta qualidade incluindo seguimento de instruções em mais de 30 categorias e capacidades de raciocínio geral.
- Mais de 30 categorias de seguimento de instruções
- Raciocínio avançado para casos extremos
- Geração de código pronta para produção
Pipeline de Treinamento Multi-Estágio
A metodologia de treinamento do KAT-Coder representa um avanço significativo em modelos de codificação IA, combinando vários estágios de treinamento para desempenho ideal
Treinamento Intermediário
Estágio fundamental com injeção de conhecimento de codificação e dados específicos de domínio de alta qualidade
Ajuste Fino Supervisionado (SFT)
Seguimento de instruções e treinamento de diálogo em mais de 30 categorias
Ajuste Fino por Reforço (RFT)
Capacidades aprimoradas de raciocínio e resolução de problemas
Aprendizado por Reforço Agêntico
RL em grande escala em bases de código empresariais com conclusão autônoma de tarefas
Perfeito Para
Depuração Complexa
Identificar e corrigir bugs em grandes bases de código com compreensão de contexto multi-arquivo
Refatoração de Grandes Bases de Código
Refatoração sistemática com consciência de padrões arquiteturais e dependências
Geração de Código Multi-Arquivo
Gerar código coerente em vários arquivos com integração adequada
Compreensão de Repositório
Analisar e compreender grandes repositórios com insights arquiteturais profundos
Especificações Técnicas
Variantes Open Source
Embora o KAT-Coder Pro seja de código fechado, a Kwaipilot lançou alternativas open source disponíveis no HuggingFace sob licença Apache-2.0
KAT-Dev-32B
Open SourceVariante otimizada de 32 bilhões de parâmetros com treinamento multi-estágio incluindo ajuste fino supervisionado e aprendizado por reforço.
KAT-Dev-72B-Exp
ExperimentalVariante experimental de 72 bilhões de parâmetros expandindo os limites das capacidades de geração de código open source.
Experimente Geração de Código de Elite
Comece a usar KAT-Coder hoje através da nossa API. Junte-se a desenvolvedores em todo o mundo que confiam no KAT-Coder para tarefas críticas de engenharia de software.
