kwaipilot/kat-coder-exp-72b-1010

KAT Coder is KwaiKAT's most advanced agentic coding model in the KAT-Coder series.

LLMNEWHOT
Ana Sayfa
Keşfet
kwaipilot/kat-coder-exp-72b-1010
LLM

KAT Coder is KwaiKAT's most advanced agentic coding model in the KAT-Coder series.

Benzer Modelleri Keşfedin

Elit Yapay Zeka Kodlama

KAT-Coder: Elit Yapay Zeka Kod Üretimi

SWE-Bench Verified %73,4 - Sektör Liderlerini Geride Bırakıyor

KAT-Coder, Kwaipilot'un (Kuaishou'nun yapay zeka araştırma bölümü) kapalı kaynaklı amiral gemisi yapay zeka kodlama modelidir ve ajantik kod üretimi teknolojisinin zirvesini temsil eder. 72 milyar aktif parametreye sahip Mixture-of-Experts mimarisi ile desteklenen ve büyük ölçekli ajantik takviyeli öğrenme ile eğitilen KAT-Coder, SWE-Bench Verified'da %73,4 puan alarak GPT-5 High ve Claude Sonnet 4.5 ile birlikte dünya çapında en iyi kod üretim modelleri arasında yer almaktadır.

73.4%
SWE-Bench Doğrulanmış Skoru
256K
Bağlam Penceresi
72B
Aktif Parametreler

Sektör Lideri Performans

KAT-Coder, gerçek dünya yazılım mühendisliği görevleri için sektör standardı kıyaslama olan SWE-Bench Verified'da dünyanın en iyi kod üretim modelleriyle rekabet ediyor

🥇
Claude Sonnet 4.5
77.2%
🥈
GPT-5 High
74.9%
🥉
KAT-Coder Pro
73.4%
* SWE-Bench Verified kıyaslama skorlarına dayanmaktadır. Performans farklı kod üretim görevlerinde değişiklik gösterebilir.

Temel Yetenekler

Mixture-of-Experts Mimarisi

1 trilyondan fazla toplam parametreden 72 milyar aktif parametre ile gelişmiş MoE tasarımından yararlanır ve karmaşık yazılım mühendisliği görevlerinde en gelişmiş performans sunar.

  • Optimal verimlilik için 72 milyar aktif parametre
  • Qwen model ailesi temeli üzerine kurulu
  • Kurumsal ölçekli kod tabanları için optimize edilmiş

Ajantik Takviyeli Öğrenme

Büyük ölçekli ajantik RL dahil çok aşamalı boru hattı aracılığıyla eğitilmiş, karmaşık yazılım mühendisliği görevlerinin otonom olarak tamamlanmasını sağlar.

  • Paylaşılan önek yörünge optimizasyonu
  • Entropi şekillendirme avantaj mekanizması
  • Gerçek Git commit'leri ve PR'lar üzerinde eğitim

Çoklu Araç Entegrasyonu

Gerçek sandbox yürütme verileri aracılığıyla binlerce araçla etkileşim için yerleşik yetenekler, pratik yazılım geliştirme iş akışlarını mümkün kılar.

  • Binlerce araçtan etkileşim verileri
  • Sandbox ortamlarında gerçek yürütme
  • Sorunsuz API ve CLI entegrasyonu

256K Bağlam Penceresi

Kapsamlı bağlam desteği, sofistike çok turlu kodlama etkileşimlerini yönetmeyi ve büyük ölçekli kod tabanlarını etkili bir şekilde yönetmeyi sağlar.

  • Birden fazla dosyayı aynı anda işleme
  • Uzun konuşma geçmişini koruma
  • Dosyalar arası akıl yürütme ve yeniden düzenleme

Git-yerel Eğitim

Kurumsal depolardan gerçek Git commit ve PR verileri üzerinde eğitilmiş, sürüm kontrol iş akışlarını yerel olarak anlıyor.

  • Gerçek depo commit kalıpları
  • Pull request en iyi uygulamaları
  • Kod inceleme ve işbirliği kalıpları

Kurumsal Düzey Kalite

30'dan fazla kategoride talimat takibi ve genel akıl yürütme yetenekleri dahil yüksek kaliteli alana özel veriler.

  • 30'dan fazla talimat takip kategorisi
  • Uç durumlar için gelişmiş akıl yürütme
  • Üretime hazır kod üretimi

Çok Aşamalı Eğitim Boru Hattı

KAT-Coder'ın eğitim metodolojisi, yapay zeka kodlama modellerinde önemli bir ilerlemeyi temsil eder ve optimal performans için birden fazla eğitim aşamasını birleştirir

01

Orta Eğitim

Kodlama bilgisi enjeksiyonu ve yüksek kaliteli alana özel veriler ile temel aşama

02

Denetimli İnce Ayar (SFT)

30'dan fazla kategoride talimat takibi ve diyalog eğitimi

03

Takviyeli İnce Ayar (RFT)

Geliştirilmiş akıl yürütme ve problem çözme yetenekleri

04

Ajantik Takviyeli Öğrenme

Otonom görev tamamlama ile kurumsal kod tabanlarında büyük ölçekli RL

Şunlar İçin Mükemmel

🐛

Karmaşık Hata Ayıklama

Çoklu dosya bağlamı anlayışı ile büyük kod tabanlarındaki hataları tanımlama ve düzeltme

🔧

Büyük Kod Tabanı Yeniden Düzenleme

Mimari kalıplar ve bağımlılıkların farkındalığı ile sistematik yeniden düzenleme

📝

Çoklu Dosya Kod Üretimi

Uygun entegrasyon ile birden fazla dosyada tutarlı kod üretme

📚

Depo Anlayışı

Derin mimari içgörülerle büyük depoları analiz etme ve anlama

Teknik Özellikler

mimariMixture-of-Experts (MoE)
aktif_parametreler~72 milyar
toplam_parametreler>1 trilyon
bağlam_penceresi256.000 token
temel_modelQwen Ailesi
araç_kullanımıBinlerce araç
çoklu_tur_diyalogYüzlerce tur
talimat_kategorileri30'dan fazla kategori
lisansKapalı kaynak (Ticari)
açık_kaynak_varyantlarıKAT-Dev-32B, KAT-Dev-72B-Exp

Açık Kaynak Varyantları

KAT-Coder Pro kapalı kaynak olsa da, Kwaipilot Apache-2.0 lisansı altında HuggingFace'de mevcut açık kaynak alternatifleri yayınladı

KAT-Dev-32B

Açık Kaynak

Denetimli ince ayar ve takviyeli öğrenme dahil çok aşamalı eğitim ile optimize edilmiş 32 milyar parametre varyantı.

Ticari kullanım için Apache-2.0 lisansı
HuggingFace'de mevcut
Üretime hazır performans

KAT-Dev-72B-Exp

Deneysel

Açık kaynak kod üretim yeteneklerinin sınırlarını zorlayan deneysel 72 milyar parametre varyantı.

Karmaşık görevler için daha büyük model
Gelişmiş akıl yürütme yetenekleri
Araştırma ve üretim kullanımı

Elit Kod Üretimini Deneyimleyin

API'miz aracılığıyla bugün KAT-Coder'ı kullanmaya başlayın. Görev açısından kritik yazılım mühendisliği görevleri için KAT-Coder'a güvenen dünya çapındaki geliştiricilere katılın.

Sektör lideri %73,4 SWE-Bench skoru
Büyük kod tabanları için 256K bağlam
Çoklu araç entegrasyon desteği

300+ Model ile Başlayın,

Tüm modelleri keşfet