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.
Kod örneği
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)Kurulum
Programlama diliniz için gerekli paketi kurun.
pip install requestsKimlik Doğrulama
Tüm API istekleri, API anahtarı ile kimlik doğrulama gerektirir. API anahtarınızı Atlas Cloud kontrol panelinden alabilirsiniz.
export ATLASCLOUD_API_KEY="your-api-key-here"HTTP Başlıkları
import os
API_KEY = os.environ.get("ATLASCLOUD_API_KEY")
headers = {
"Content-Type": "application/json",
"Authorization": f"Bearer {API_KEY}"
}API anahtarınızı asla istemci tarafı kodunda veya herkese açık depolarda ifşa etmeyin. Bunun yerine ortam değişkenleri veya arka uç proxy kullanın.
İstek gönder
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())Input Schema
İstek gövdesinde aşağıdaki parametreler kabul edilir.
Örnek İstek Gövdesi
{
"model": "kwaipilot/kat-coder-pro-v2",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Hello"
}
],
"max_tokens": 1024,
"temperature": 0.7,
"stream": false
}Output Schema
API, ChatCompletion uyumlu bir yanıt döndürür.
Örnek Yanıt
{
"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, 300'den fazla AI modelini doğrudan AI kodlama asistanınıza entegre eder. Kurmak için tek bir komut, ardından görüntü, video oluşturmak ve LLM ile sohbet etmek için doğal dil kullanın.
Desteklenen İstemciler
Kurulum
npx skills add AtlasCloudAI/atlas-cloud-skillsAPI Anahtarını Ayarla
API anahtarınızı Atlas Cloud kontrol panelinden alın ve ortam değişkeni olarak ayarlayın.
export ATLASCLOUD_API_KEY="your-api-key-here"Yetenekler
Kurulduktan sonra, tüm Atlas Cloud modellerine erişmek için AI asistanınızda doğal dil kullanabilirsiniz.
MCP Server
Atlas Cloud MCP Server, IDE'nizi Model Context Protocol aracılığıyla 300'den fazla AI modeline bağlar. Herhangi bir MCP uyumlu istemci ile çalışır.
Desteklenen İstemciler
Kurulum
npx -y atlascloud-mcpYapılandırma
Aşağıdaki yapılandırmayı IDE'nizin MCP ayarları dosyasına ekleyin.
{
"mcpServers": {
"atlascloud": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"atlascloud-mcp"
],
"env": {
"ATLASCLOUD_API_KEY": "your-api-key-here"
}
}
}
}Mevcut Araçlar
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.
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
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
Orta Eğitim
Kodlama bilgisi enjeksiyonu ve yüksek kaliteli alana özel veriler ile temel aşama
Denetimli İnce Ayar (SFT)
30'dan fazla kategoride talimat takibi ve diyalog eğitimi
Takviyeli İnce Ayar (RFT)
Geliştirilmiş akıl yürütme ve problem çözme yetenekleri
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
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 KaynakDenetimli ince ayar ve takviyeli öğrenme dahil çok aşamalı eğitim ile optimize edilmiş 32 milyar parametre varyantı.
KAT-Dev-72B-Exp
DeneyselAçık kaynak kod üretim yeteneklerinin sınırlarını zorlayan deneysel 72 milyar parametre varyantı.
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.
