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
หน้าหลัก
สำรวจ
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.

สำรวจโมเดลที่คล้ายกัน

การเขียนโค้ด AI ระดับสูง

KAT-Coder: การสร้างโค้ด AI ระดับสูง

73.4% SWE-Bench Verified - เหนือกว่าผู้นำในอุตสาหกรรม

KAT-Coder เป็นโมเดลเขียนโค้ด AI แบบปิดซอร์สของ Kwaipilot (ส่วนวิจัย AI ของ Kuaishou) ที่เป็นตัวแทนสุดยอดของเทคโนโลยีการสร้างโค้ดแบบเอเจนต์ ขับเคลื่อนด้วยสถาปัตยกรรม Mixture-of-Experts ที่มี 72 พันล้านพารามิเตอร์ที่ใช้งานอยู่และผ่านการฝึกด้วยการเรียนรู้แบบเสริมกำลังเอเจนต์ขนาดใหญ่ KAT-Coder ได้คะแนน 73.4% ใน SWE-Bench Verified จัดอยู่ในอันดับต้นๆ ของโมเดลสร้างโค้ดระดับโลกควบคู่กับ GPT-5 High และ Claude Sonnet 4.5

73.4%
คะแนน SWE-Bench ที่ได้รับการยืนยัน
256K
หน้าต่างบริบท
72B
พารามิเตอร์ที่ใช้งาน

ประสิทธิภาพชั้นนำในอุตสาหกรรม

KAT-Coder แข่งขันกับโมเดลสร้างโค้ดที่ดีที่สุดในโลกบน SWE-Bench Verified มาตรฐานอุตสาหกรรมสำหรับงานวิศวกรรมซอฟต์แวร์ในโลกจริง

🥇
Claude Sonnet 4.5
77.2%
🥈
GPT-5 High
74.9%
🥉
KAT-Coder Pro
73.4%
* อิงจากคะแนนมาตรฐาน SWE-Bench Verified ประสิทธิภาพอาจแตกต่างกันไปในงานสร้างโค้ดประเภทต่างๆ

ความสามารถหลัก

สถาปัตยกรรม Mixture-of-Experts

ใช้ประโยชน์จากการออกแบบ MoE ขั้นสูงด้วย 72 พันล้านพารามิเตอร์ที่ใช้งานอยู่จากกว่า 1 ล้านล้านทั้งหมด ให้ประสิทธิภาพล้ำสมัยในงานวิศวกรรมซอฟต์แวร์ที่ซับซ้อน

  • 72 พันล้านพารามิเตอร์ที่ใช้งานอยู่เพื่อประสิทธิภาพสูงสุด
  • สร้างบนพื้นฐานตระกูลโมเดล Qwen
  • ปรับให้เหมาะสมสำหรับโค้ดเบสระดับองค์กร

การเรียนรู้แบบเสริมกำลังเอเจนต์

ฝึกผ่านไปป์ไลน์หลายขั้นตอนรวมถึง RL เอเจนต์ขนาดใหญ่ ช่วยให้สามารถทำงานวิศวกรรมซอฟต์แวร์ที่ซับซ้อนแบบอัตโนมัติได้

  • การปรับวิถีการทำงานคำนำหน้าร่วมกัน
  • กลไกความได้เปรียบในการสร้างเอนโทรปี
  • ฝึกจาก commit และ PR ของ Git จริง

การรวมเครื่องมือหลายตัว

ความสามารถในตัวในการโต้ตอบกับเครื่องมือหลายพันตัวผ่านข้อมูลการทำงานจริงใน sandbox ช่วยให้ทำงานพัฒนาซอฟต์แวร์ได้จริง

  • ข้อมูลการโต้ตอบจากเครื่องมือหลายพันตัว
  • การทำงานจริงในสภาพแวดล้อม sandbox
  • การรวม API และ CLI อย่างราบรื่น

หน้าต่างบริบท 256K

การสนับสนุนบริบทที่กว้างขวางช่วยให้สามารถจัดการกับการโต้ตอบการเขียนโค้ดแบบหลายรอบที่ซับซ้อนและจัดการโค้ดเบสขนาดใหญ่ได้อย่างมีประสิทธิภาพ

  • จัดการไฟล์หลายไฟล์พร้อมกัน
  • รักษาประวัติการสนทนาที่ยาว
  • การใช้เหตุผลและรีแฟคเตอร์ข้ามไฟล์

การฝึกแบบ Git-Native

ฝึกจากข้อมูล commit และ PR ของ Git จริงจากพื้นที่เก็บองค์กร เข้าใจเวิร์กโฟลว์การควบคุมเวอร์ชันแบบดั้งเดิม

  • รูปแบบ commit ของพื้นที่เก็บจริง
  • แนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดของ pull request
  • รูปแบบการตรวจสอบโค้ดและการทำงานร่วมกัน

คุณภาพระดับองค์กร

ข้อมูลเฉพาะโดเมนคุณภาพสูงรวมถึงการปฏิบัติตามคำสั่งในกว่า 30 หมวดหมู่และความสามารถในการใช้เหตุผลทั่วไป

  • กว่า 30 หมวดหมู่การปฏิบัติตามคำสั่ง
  • การใช้เหตุผลขั้นสูงสำหรับกรณีขอบ
  • การสร้างโค้ดที่พร้อมใช้งานจริง

ไปป์ไลน์การฝึกหลายขั้นตอน

วิธีการฝึกของ KAT-Coder เป็นตัวแทนของความก้าวหน้าที่สำคัญในโมเดลเขียนโค้ด AI โดยรวมหลายขั้นตอนการฝึกเพื่อประสิทธิภาพที่เหมาะสมที่สุด

01

การฝึกระดับกลาง

ขั้นตอนพื้นฐานด้วยการฉีดความรู้การเขียนโค้ดและข้อมูลเฉพาะโดเมนคุณภาพสูง

02

การปรับแต่งแบบมีผู้สอน (SFT)

การปฏิบัติตามคำสั่งและการฝึกบทสนทนาในกว่า 30 หมวดหมู่

03

การปรับแต่งแบบเสริมกำลัง (RFT)

ความสามารถในการใช้เหตุผลและการแก้ปัญหาที่ดีขึ้น

04

การเรียนรู้แบบเสริมกำลังเอเจนต์

RL ขนาดใหญ่บนโค้ดเบสองค์กรพร้อมการทำงานแบบอัตโนมัติ

เหมาะสำหรับ

🐛

การดีบักที่ซับซ้อน

ระบุและแก้ไขบั๊กในโค้ดเบสขนาดใหญ่ด้วยความเข้าใจบริบทหลายไฟล์

🔧

การรีแฟคเตอร์โค้ดเบสขนาดใหญ่

การรีแฟคเตอร์อย่างเป็นระบบด้วยการตระหนักถึงรูปแบบสถาปัตยกรรมและการพึ่งพา

📝

การสร้างโค้ดหลายไฟล์

สร้างโค้ดที่สอดคล้องกันในหลายไฟล์ด้วยการรวมที่เหมาะสม

📚

ความเข้าใจพื้นที่เก็บ

วิเคราะห์และเข้าใจพื้นที่เก็บขนาดใหญ่ด้วยข้อมูลเชิงลึกทางสถาปัตยกรรม

ข้อกำหนดทางเทคนิค

สถาปัตยกรรมMixture-of-Experts (MoE)
พารามิเตอร์_ที่ใช้งาน~72 พันล้าน
พารามิเตอร์_ทั้งหมด>1 ล้านล้าน
หน้าต่าง_บริบท256,000 โทเค็น
โมเดล_พื้นฐานตระกูล Qwen
การใช้_เครื่องมือเครื่องมือหลายพันตัว
บทสนทนา_หลายรอบหลายร้อยรอบ
หมวดหมู่_คำสั่งกว่า 30 หมวดหมู่
ลิขสิทธิ์ปิดซอร์ส (เชิงพาณิชย์)
ตัวเลือก_โอเพ่นซอร์สKAT-Dev-32B, KAT-Dev-72B-Exp

ตัวเลือกโอเพ่นซอร์ส

แม้ว่า KAT-Coder Pro จะเป็นแบบปิดซอร์ส Kwaipilot ได้เปิดตัวทางเลือกโอเพ่นซอร์สที่มีให้บน HuggingFace ภายใต้ใบอนุญาต Apache-2.0

KAT-Dev-32B

โอเพ่นซอร์ส

ตัวเลือก 32 พันล้านพารามิเตอร์ที่ปรับให้เหมาะสมด้วยการฝึกหลายขั้นตอนรวมถึงการปรับแต่งแบบมีผู้สอนและการเรียนรู้แบบเสริมกำลัง

ใบอนุญาต Apache-2.0 สำหรับการใช้งานเชิงพาณิชย์
มีให้บน HuggingFace
ประสิทธิภาพพร้อมใช้งานจริง

KAT-Dev-72B-Exp

ทดลอง

ตัวเลือกทดลอง 72 พันล้านพารามิเตอร์ที่ขยายขอบเขตความสามารถในการสร้างโค้ดโอเพ่นซอร์ส

โมเดลขนาดใหญ่กว่าสำหรับงานที่ซับซ้อน
ความสามารถในการใช้เหตุผลขั้นสูง
การใช้งานในการวิจัยและการผลิต

สัมผัสการสร้างโค้ดระดับสูง

เริ่มใช้ KAT-Coder วันนี้ผ่าน API ของเรา เข้าร่วมกับนักพัฒนาทั่วโลกที่ไว้วางใจ KAT-Coder สำหรับงานวิศวกรรมซอฟต์แวร์ที่สำคัญ

คะแนน SWE-Bench 73.4% ชั้นนำในอุตสาหกรรม
บริบท 256K สำหรับโค้ดเบสขนาดใหญ่
การสนับสนุนการรวมเครื่องมือหลายตัว

เริ่มต้นจากโมเดลกว่า 300 รายการ

สำรวจโมเดลทั้งหมด