kwaipilot/kat-coder-pro-v1

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
Главная
Обзор
kwaipilot/kat-coder-pro-v1
LLM

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.

Похожие модели

Элитное ИИ Программирование

KAT-Coder: Элитная Генерация Кода с ИИ

73,4% SWE-Bench Verified - Превосходя Лидеров Отрасли

KAT-Coder - это флагманская проприетарная модель ИИ-кодирования от Kwaipilot (исследовательского подразделения ИИ Kuaishou), представляющая вершину технологии агентной генерации кода. Работая на архитектуре Mixture-of-Experts с 72 миллиардами активных параметров и обученная посредством крупномасштабного агентного обучения с подкреплением, KAT-Coder достигает 73,4% по SWE-Bench Verified, входя в число лучших моделей генерации кода в мире наряду с GPT-5 High и Claude Sonnet 4.5.

73.4%
Показатель SWE-Bench Verified
256K
Окно Контекста
72B
Активные Параметры

Ведущая в Отрасли Производительность

KAT-Coder конкурирует с лучшими моделями генерации кода в мире по SWE-Bench Verified, отраслевому стандарту для реальных задач программной инженерии

🥇
Claude Sonnet 4.5
77.2%
🥈
GPT-5 High
74.9%
🥉
KAT-Coder Pro
73.4%
* На основе показателей SWE-Bench Verified. Производительность может варьироваться в зависимости от задач генерации кода.

Основные Возможности

Архитектура Mixture-of-Experts

Использует продвинутый дизайн MoE с 72 миллиардами активных параметров из более чем 1 триллиона всего, обеспечивая передовую производительность в сложных задачах программной инженерии.

  • 72 миллиарда активных параметров для оптимальной эффективности
  • Построен на основе семейства моделей Qwen
  • Оптимизирован для кодовых баз корпоративного масштаба

Агентное Обучение с Подкреплением

Обучен через многоэтапный конвейер, включая крупномасштабное агентное RL, обеспечивая автономное выполнение сложных задач программной инженерии.

  • Оптимизация траектории общего префикса
  • Механизм преимущества формирования энтропии
  • Обучение на реальных коммитах и PR в Git

Интеграция Множества Инструментов

Встроенные возможности взаимодействия с тысячами инструментов через реальные данные выполнения в песочнице, обеспечивая практические рабочие процессы разработки программного обеспечения.

  • Данные взаимодействия тысяч инструментов
  • Реальное выполнение в песочнице
  • Бесшовная интеграция API и CLI

Окно Контекста 256K

Расширенная поддержка контекста позволяет обрабатывать сложные многоходовые взаимодействия кодирования и эффективно управлять крупномасштабными кодовыми базами.

  • Обработка нескольких файлов одновременно
  • Поддержание длинной истории диалога
  • Межфайловое рассуждение и рефакторинг

Нативное Обучение Git

Обучен на реальных данных коммитов и PR Git из корпоративных репозиториев, нативно понимая рабочие процессы контроля версий.

  • Реальные шаблоны коммитов репозиториев
  • Лучшие практики pull request
  • Шаблоны проверки кода и совместной работы

Корпоративное Качество

Высококачественные специфичные для домена данные, включая следование инструкциям по более чем 30 категориям и общие возможности рассуждения.

  • Более 30 категорий следования инструкциям
  • Продвинутое рассуждение для граничных случаев
  • Готовая к производству генерация кода

Многоэтапный Конвейер Обучения

Методология обучения KAT-Coder представляет значительный прогресс в моделях ИИ-кодирования, сочетая несколько этапов обучения для оптимальной производительности

01

Промежуточное Обучение

Базовый этап с инъекцией знаний кодирования и высококачественными специфичными для домена данными

02

Контролируемая Тонкая Настройка (SFT)

Следование инструкциям и обучение диалогу по более чем 30 категориям

03

Тонкая Настройка с Подкреплением (RFT)

Улучшенные способности рассуждения и решения проблем

04

Агентное Обучение с Подкреплением

Крупномасштабное RL на корпоративных кодовых базах с автономным выполнением задач

Идеально Для

🐛

Сложная Отладка

Выявление и исправление ошибок в больших кодовых базах с пониманием многофайлового контекста

🔧

Рефакторинг Больших Кодовых Баз

Систематический рефакторинг с пониманием архитектурных шаблонов и зависимостей

📝

Многофайловая Генерация Кода

Генерация связного кода в нескольких файлах с правильной интеграцией

📚

Понимание Репозитория

Анализ и понимание больших репозиториев с глубокими архитектурными инсайтами

Технические Спецификации

архитектураMixture-of-Experts (MoE)
активные_параметры~72 миллиарда
всего_параметров>1 триллион
окно_контекста256 000 токенов
базовая_модельСемейство Qwen
использование_инструментовТысячи инструментов
многоходовый_диалогСотни ходов
категории_инструкцийБолее 30 категорий
лицензияПроприетарная (Коммерческая)
варианты_с_открытым_кодомKAT-Dev-32B, KAT-Dev-72B-Exp

Варианты с Открытым Кодом

Хотя KAT-Coder Pro является проприетарным, Kwaipilot выпустил альтернативы с открытым кодом, доступные на HuggingFace под лицензией Apache-2.0

KAT-Dev-32B

Открытый Код

Оптимизированный вариант с 32 миллиардами параметров с многоэтапным обучением, включая контролируемую тонкую настройку и обучение с подкреплением.

Лицензия Apache-2.0 для коммерческого использования
Доступен на HuggingFace
Производительность, готовая к производству

KAT-Dev-72B-Exp

Экспериментальный

Экспериментальный вариант с 72 миллиардами параметров, расширяющий границы возможностей генерации кода с открытым кодом.

Большая модель для сложных задач
Продвинутые возможности рассуждения
Использование в исследованиях и производстве

Испытайте Элитную Генерацию Кода

Начните использовать KAT-Coder сегодня через наш API. Присоединяйтесь к разработчикам по всему миру, которые доверяют KAT-Coder для критически важных задач программной инженерии.

Ведущий в отрасли показатель 73,4% по SWE-Bench
256K контекста для больших кодовых баз
Поддержка интеграции множества инструментов

Начните с 300+ моделей,

Все модели