KAT Coder is KwaiKAT's most advanced agentic coding model in the KAT-Coder series.
KAT Coder is KwaiKAT's most advanced agentic coding model in the KAT-Coder series.
SWE-Bench Verified 73.4% - 超越行業領導者
KAT-Coder 是快手 AI 研究部門 Kwaipilot 的旗艦閉源 AI 程式設計模型,代表了智能體程式碼生成技術的巔峰。採用混合專家架構,擁有 720 億活躍參數,透過大規模智能體強化學習訓練,KAT-Coder 在 SWE-Bench Verified 基準測試中獲得 73.4% 的分數,與 GPT-5 High 和 Claude Sonnet 4.5 並列全球最佳程式碼生成模型。
KAT-Coder 在 SWE-Bench Verified(真實軟體工程任務的行業標準基準)上與世界最佳程式碼生成模型競爭
採用先進的 MoE 設計,在超過 1 兆總參數中擁有 720 億活躍參數,在複雜軟體工程任務上提供最先進的效能。
透過包括大規模智能體強化學習的多階段訓練管線進行訓練,能夠自主完成複雜的軟體工程任務。
透過真實沙盒執行資料與數千種工具互動的內建能力,支援實際的軟體開發工作流程。
廣泛的上下文支援能夠處理複雜的多輪程式設計互動,並有效管理大規模程式碼庫。
在來自企業儲存庫的真實 Git 提交和 PR 資料上訓練,原生理解版本控制工作流程。
高品質的領域特定資料,包括 30 多個類別的指令遵循和通用推理能力。
KAT-Coder 的訓練方法代表了 AI 程式設計模型的重大進步,結合多個訓練階段以實現最佳效能
基礎階段,包含程式設計知識注入和高品質領域特定資料
跨 30 多個類別的指令遵循和對話訓練
增強推理和問題解決能力
在企業程式碼庫上進行大規模強化學習,實現自主任務完成
透過多檔案上下文理解,在大型程式碼庫中識別和修復錯誤
系統性重構,瞭解架構模式和依賴關係
生成跨多個檔案的連貫程式碼並正確整合
分析和理解大型儲存庫,提供深入的架構洞察
雖然 KAT-Coder Pro 是閉源的,但 Kwaipilot 已在 HuggingFace 上發布了 Apache-2.0 授權的開源替代版本
優化的 320 億參數變體,透過包括監督微調和強化學習的多階段訓練。
實驗性 720 億參數變體,推動開源程式碼生成能力的邊界。
立即透過我們的 API 開始使用 KAT-Coder。加入全球開發者行列,信賴 KAT-Coder 完成關鍵任務軟體工程工作。