kwaipilot/kat-coder-pro-v2

LLM

PRO

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.

Tham số

Ví dụ mã
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)

Cài đặt

Cài đặt gói cần thiết cho ngôn ngữ lập trình của bạn.

bash

pip install requests

Xác thực

Tất cả các yêu cầu API đều cần xác thực thông qua khóa API. Bạn có thể lấy khóa API từ bảng điều khiển Atlas Cloud.

bash

export ATLASCLOUD_API_KEY="your-api-key-here"

HTTP Headers

python

import os

API_KEY = os.environ.get("ATLASCLOUD_API_KEY")
headers = {
    "Content-Type": "application/json",
    "Authorization": f"Bearer {API_KEY}"
}

Bảo mật khóa API của bạn

Không bao giờ để lộ khóa API trong mã phía máy khách hoặc kho lưu trữ công khai. Thay vào đó, hãy sử dụng biến môi trường hoặc proxy phía máy chủ.

Gửi yêu cầu

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

Các tham số sau được chấp nhận trong nội dung yêu cầu.

Tổng cộng: 9Bắt buộc: 2Tùy chọn: 7

modelstringrequired

The model ID to use for the completion.

Example: "kwaipilot/kat-coder-pro-v2"

messagesarray[object]required

A list of messages comprising the conversation so far.

rolestringrequired

The role of the message author. One of "system", "user", or "assistant".

systemuserassistant

contentstringrequired

The content of the message.

max_tokensinteger

The maximum number of tokens to generate in the completion.

Default: 1024Min: 1

temperaturenumber

Sampling temperature between 0 and 2. Higher values make output more random, lower values more focused and deterministic.

Default: 0.7Min: 0Max: 2

top_pnumber

Nucleus sampling parameter. The model considers the tokens with top_p probability mass.

Default: 1Min: 0Max: 1

streamboolean

If set to true, partial message deltas will be sent as server-sent events.

Default: false

stoparray[string]

Up to 4 sequences where the API will stop generating further tokens.

frequency_penaltynumber

Penalizes new tokens based on their existing frequency in the text so far. Between -2.0 and 2.0.

Default: 0Min: -2Max: 2

presence_penaltynumber

Penalizes new tokens based on whether they appear in the text so far. Between -2.0 and 2.0.

Default: 0Min: -2Max: 2

Ví dụ nội dung yêu cầu

json

{
  "model": "kwaipilot/kat-coder-pro-v2",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Hello"
    }
  ],
  "max_tokens": 1024,
  "temperature": 0.7,
  "stream": false
}

Output Schema

API trả về phản hồi tương thích với ChatCompletion.

idstringrequired

Unique identifier for the completion.

objectstringrequired

Object type, always "chat.completion".

Default: "chat.completion"

createdintegerrequired

Unix timestamp of when the completion was created.

modelstringrequired

The model used for the completion.

choicesarray[object]required

List of completion choices.

indexintegerrequired

Index of the choice.

messageobjectrequired

The generated message.

finish_reasonstringrequired

The reason generation stopped.

stoplengthcontent_filter

usageobjectrequired

Token usage statistics.

prompt_tokensintegerrequired

Number of tokens in the prompt.

completion_tokensintegerrequired

Number of tokens in the completion.

total_tokensintegerrequired

Total tokens used.

Ví dụ phản hồi

json

{
  "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 tích hợp hơn 300 mô hình AI trực tiếp vào trợ lý lập trình AI của bạn. Một lệnh để cài đặt, sau đó sử dụng ngôn ngữ tự nhiên để tạo hình ảnh, video và trò chuyện với LLM.

Ứng dụng được hỗ trợ

Claude Code

OpenAI Codex

Gemini CLI

Cursor

Windsurf

VS Code

Trae

GitHub Copilot

Cline

Roo Code

Amp

Goose

Replit

40+ ứng dụng được hỗ trợ

Cài đặt

bash

npx skills add AtlasCloudAI/atlas-cloud-skills

Thiết lập khóa API

Lấy khóa API từ bảng điều khiển Atlas Cloud và đặt nó làm biến môi trường.

bash

export ATLASCLOUD_API_KEY="your-api-key-here"

Khả năng

Sau khi cài đặt, bạn có thể sử dụng ngôn ngữ tự nhiên trong trợ lý AI để truy cập tất cả các mô hình Atlas Cloud.

Tạo hình ảnhTạo hình ảnh với các mô hình như Nano Banana 2, Z-Image và nhiều hơn nữa.

Tạo videoTạo video từ văn bản hoặc hình ảnh với Kling, Vidu, Veo, v.v.

Trò chuyện LLMTrò chuyện với Qwen, DeepSeek và các mô hình ngôn ngữ lớn khác.

Tải lên phương tiệnTải tệp cục bộ lên để chỉnh sửa hình ảnh và quy trình chuyển hình ảnh sang video.

Tìm hiểu thêm

github.com/AtlasCloudAI/atlas-cloud-skills

MCP Server

Atlas Cloud MCP Server kết nối IDE của bạn với hơn 300 mô hình AI thông qua Model Context Protocol. Hoạt động với bất kỳ ứng dụng tương thích MCP nào.

Ứng dụng được hỗ trợ

Cursor

VS Code

Windsurf

Claude Code

OpenAI Codex

Gemini CLI

Cline

Roo Code

100+ ứng dụng được hỗ trợ

Cài đặt

bash

npx -y atlascloud-mcp

Cấu hình

Thêm cấu hình sau vào tệp cài đặt MCP của IDE.

json

{
  "mcpServers": {
    "atlascloud": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "atlascloud-mcp"
      ],
      "env": {
        "ATLASCLOUD_API_KEY": "your-api-key-here"
      }
    }
  }
}

Công cụ khả dụng

atlas_generate_imageTạo hình ảnh từ mô tả văn bản.

atlas_generate_videoTạo video từ văn bản hoặc hình ảnh.

atlas_chatTrò chuyện với các mô hình ngôn ngữ lớn.

atlas_list_modelsDuyệt hơn 300 mô hình AI khả dụng.

atlas_quick_generateTạo nội dung một bước với tự động chọn mô hình.

atlas_upload_mediaTải tệp cục bộ lên cho quy trình API.

Tìm hiểu thêm

github.com/AtlasCloudAI/mcp-server

Lập Trình AI Ưu Tú

KAT-Coder: Tạo Mã AI Ưu Tú

73,4% SWE-Bench Verified - Vượt Trội Các Công Ty Hàng Đầu

KAT-Coder là mô hình lập trình AI nguồn đóng hàng đầu của Kwaipilot (bộ phận nghiên cứu AI của Kuaishou), đại diện cho đỉnh cao của công nghệ tạo mã tác tử. Được hỗ trợ bởi kiến trúc Mixture-of-Experts với 72 tỷ tham số hoạt động và được huấn luyện thông qua học tăng cường tác tử quy mô lớn, KAT-Coder đạt 73,4% trên SWE-Bench Verified, xếp hạng trong số các mô hình tạo mã tốt nhất toàn cầu cùng với GPT-5 High và Claude Sonnet 4.5.

73.4%

Điểm SWE-Bench Đã Xác Minh

256K

Cửa Sổ Ngữ Cảnh

72B

Tham Số Hoạt Động

Hiệu Suất Dẫn Đầu Ngành

KAT-Coder cạnh tranh với các mô hình tạo mã tốt nhất thế giới trên SWE-Bench Verified, tiêu chuẩn ngành cho các tác vụ kỹ thuật phần mềm thực tế

🥇

Claude Sonnet 4.5

77.2%

🥈

GPT-5 High

74.9%

🥉

KAT-Coder Pro

73.4%

* Dựa trên điểm số benchmark SWE-Bench Verified. Hiệu suất có thể khác nhau giữa các tác vụ tạo mã khác nhau.

Khả Năng Cốt Lõi

Kiến Trúc Mixture-of-Experts

Tận dụng thiết kế MoE tiên tiến với 72 tỷ tham số hoạt động trong tổng số hơn 1 nghìn tỷ, mang lại hiệu suất tiên tiến nhất cho các tác vụ kỹ thuật phần mềm phức tạp.

72 tỷ tham số hoạt động để có hiệu quả tối ưu
Được xây dựng trên nền tảng họ mô hình Qwen
Được tối ưu hóa cho cơ sở mã quy mô doanh nghiệp

Học Tăng Cường Tác Tử

Được huấn luyện thông qua quy trình nhiều giai đoạn bao gồm RL tác tử quy mô lớn, cho phép hoàn thành tự động các tác vụ kỹ thuật phần mềm phức tạp.

Tối ưu hóa quỹ đạo tiền tố chung
Cơ chế lợi thế định hình entropy
Huấn luyện trên các commit và PR Git thực tế

Tích Hợp Đa Công Cụ

Khả năng tích hợp tương tác với hàng nghìn công cụ thông qua dữ liệu thực thi sandbox thực tế, cho phép quy trình làm việc phát triển phần mềm thực tế.

Dữ liệu tương tác từ hàng nghìn công cụ
Thực thi thực tế trong môi trường sandbox
Tích hợp API và CLI liền mạch

Cửa Sổ Ngữ Cảnh 256K

Hỗ trợ ngữ cảnh mở rộng cho phép xử lý các tương tác lập trình đa lượt phức tạp và quản lý hiệu quả các cơ sở mã quy mô lớn.

Xử lý nhiều tệp đồng thời
Duy trì lịch sử hội thoại dài
Suy luận và tái cấu trúc giữa các tệp

Huấn Luyện Git Gốc

Được huấn luyện trên dữ liệu commit và PR Git thực tế từ các kho lưu trữ doanh nghiệp, hiểu bản địa các quy trình kiểm soát phiên bản.

Mẫu commit kho lưu trữ thực tế
Thực hành tốt nhất về pull request
Mẫu đánh giá mã và cộng tác

Chất Lượng Cấp Doanh Nghiệp

Dữ liệu chuyên biệt theo miền chất lượng cao bao gồm tuân theo hướng dẫn trên 30+ danh mục và khả năng suy luận chung.

Hơn 30 danh mục tuân theo hướng dẫn
Suy luận tiên tiến cho các trường hợp biên
Tạo mã sẵn sàng cho sản xuất

Quy Trình Huấn Luyện Nhiều Giai Đoạn

Phương pháp huấn luyện của KAT-Coder đại diện cho một bước tiến quan trọng trong các mô hình lập trình AI, kết hợp nhiều giai đoạn huấn luyện để có hiệu suất tối ưu

Huấn Luyện Giữa

Giai đoạn nền tảng với tiêm kiến thức lập trình và dữ liệu chuyên biệt theo miền chất lượng cao

→

Tinh Chỉnh Có Giám Sát (SFT)

Tuân theo hướng dẫn và huấn luyện đối thoại trên 30+ danh mục

→

Tinh Chỉnh Tăng Cường (RFT)

Khả năng suy luận và giải quyết vấn đề được cải thiện

→

Học Tăng Cường Tác Tử

RL quy mô lớn trên các cơ sở mã doanh nghiệp với hoàn thành tác vụ tự động

Hoàn Hảo Cho

🐛

Gỡ Lỗi Phức Tạp

Xác định và sửa lỗi trên các cơ sở mã lớn với hiểu biết ngữ cảnh đa tệp

🔧

Tái Cấu Trúc Cơ Sở Mã Lớn

Tái cấu trúc có hệ thống với nhận thức về các mẫu kiến trúc và phụ thuộc

📝

Tạo Mã Đa Tệp

Tạo mã mạch lạc trên nhiều tệp với tích hợp phù hợp

📚

Hiểu Kho Lưu Trữ

Phân tích và hiểu các kho lưu trữ lớn với hiểu biết sâu sắc về kiến trúc

Thông Số Kỹ Thuật

kiến_trúcMixture-of-Experts (MoE)

tham_số_hoạt_động~72 tỷ

tổng_tham_số>1 nghìn tỷ

cửa_sổ_ngữ_cảnh256.000 token

mô_hình_cơ_sởHọ Qwen

sử_dụng_công_cụHàng nghìn công cụ

đối_thoại_đa_lượtHàng trăm lượt

danh_mục_hướng_dẫnHơn 30 danh mục

giấy_phépNguồn đóng (Thương mại)

phiên_bản_mã_nguồn_mởKAT-Dev-32B, KAT-Dev-72B-Exp

Phiên Bản Mã Nguồn Mở

Mặc dù KAT-Coder Pro là nguồn đóng, Kwaipilot đã phát hành các phương án mã nguồn mở có sẵn trên HuggingFace theo giấy phép Apache-2.0

KAT-Dev-32B

Mã Nguồn Mở

Phiên bản tối ưu 32 tỷ tham số với huấn luyện nhiều giai đoạn bao gồm tinh chỉnh có giám sát và học tăng cường.

Giấy phép Apache-2.0 cho sử dụng thương mại

Có sẵn trên HuggingFace

Hiệu suất sẵn sàng cho sản xuất

KAT-Dev-72B-Exp

Thử Nghiệm

Phiên bản thử nghiệm 72 tỷ tham số mở rộng ranh giới khả năng tạo mã mã nguồn mở.

Mô hình lớn hơn cho các tác vụ phức tạp

Khả năng suy luận tiên tiến

Sử dụng trong nghiên cứu và sản xuất

Trải Nghiệm Tạo Mã Ưu Tú

Bắt đầu sử dụng KAT-Coder ngay hôm nay thông qua API của chúng tôi. Tham gia cùng các nhà phát triển trên toàn thế giới tin tưởng KAT-Coder cho các tác vụ kỹ thuật phần mềm quan trọng.

Điểm SWE-Bench 73,4% dẫn đầu ngành

256K ngữ cảnh cho cơ sở mã lớn

Hỗ trợ tích hợp đa công cụ