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.
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.
SWE-Bench Verified 73.4% - 超越行业领导者
KAT-Coder 是快手 AI 研究部门 Kwaipilot 的旗舰闭源 AI 编程模型,代表了智能体代码生成技术的巅峰。采用混合专家架构,拥有 720 亿活跃参数,通过大规模智能体强化学习训练,KAT-Coder 在 SWE-Bench Verified 基准测试中获得 73.4% 的分数,与 GPT-5 High 和 Claude Sonnet 4.5 并列全球最佳代码生成模型。
KAT-Coder 在 SWE-Bench Verified(真实软件工程任务的行业标准基准)上与世界最佳代码生成模型竞争
采用先进的 MoE 设计,在超过 1 万亿总参数中拥有 720 亿活跃参数,在复杂软件工程任务上提供最先进的性能。
通过包括大规模智能体强化学习的多阶段训练管道进行训练,能够自主完成复杂的软件工程任务。
通过真实沙盒执行数据与数千种工具交互的内置能力,支持实际的软件开发工作流程。
广泛的上下文支持能够处理复杂的多轮编程交互,并有效管理大规模代码库。
在来自企业仓库的真实 Git 提交和 PR 数据上训练,原生理解版本控制工作流程。
高质量的领域特定数据,包括 30 多个类别的指令遵循和通用推理能力。
KAT-Coder 的训练方法代表了 AI 编程模型的重大进步,结合多个训练阶段以实现最佳性能
基础阶段,包含编程知识注入和高质量领域特定数据
跨 30 多个类别的指令遵循和对话训练
增强推理和问题解决能力
在企业代码库上进行大规模强化学习,实现自主任务完成
通过多文件上下文理解,在大型代码库中识别和修复错误
系统性重构,了解架构模式和依赖关系
生成跨多个文件的连贯代码并正确集成
分析和理解大型仓库,提供深入的架构洞察
虽然 KAT-Coder Pro 是闭源的,但 Kwaipilot 已在 HuggingFace 上发布了 Apache-2.0 许可的开源替代版本
优化的 320 亿参数变体,通过包括监督微调和强化学习的多阶段训练。
实验性 720 亿参数变体,推动开源代码生成能力的边界。
立即通过我们的 API 开始使用 KAT-Coder。加入全球开发者行列,信赖 KAT-Coder 完成关键任务软件工程工作。