Дом
Kuaishou KwaiKAT представила KAT-Coder-Pro V2.5 — первую отечественную агентную модель кодирования для проектов «от начала до конца»
Сегодня команда KwaiKAT официально представила KAT-Coder-Pro V2.5 — свою флагманскую модель агентского программирования. В новой версии реализованы системные усовершенствования по трем ключевым направлениям: долгосрочные инженерные возможности, общие агентские возможности и масштабная система агентского обучения с подкреплением. Цель состоит в том, чтобы перейти от простого автодополнения кода к ИИ-агенту, способному самостоятельно решать полные задачи программной инженерии и управлять сложными бизнес-процессами.

Что касается долгосрочных инженерных возможностей, команда создала собственный автоматизированный конвейер AutoBuilder. Это позволило повысить успешность создания работоспособных сред репозиториев с отраслевого среднего показателя примерно 16,5 % до 57,2 %, охватывая 12 языков программирования и более 100 000 проверенных реальных сред репозиториев. Кроме того, ценные траектории сбоев повторно используются в качестве обучающих данных, что позволяет модели осваивать позиционирование между файлами, соблюдение проектных спецификаций и тестирование с самоотладкой.
Для общих возможностей Agentic компания KwaiKAT разработала систему KwaiClawEnv — динамически расширяемый набор инструментов. Она выводит множество сложных рабочих процессов из реальных бизнес-задач и сохраняет высококачественные траектории обучения благодаря двойной фильтрации. Система охватывает такие сценарии, как анализ данных, межсистемная интеграция и пакетная обработка документов, поддерживая выполнение задач, состоящих из более чем 10 шагов.

Что касается обучения, команда отказалась от чистого контролируемого финтейнинга и перешла к крупномасштабному агентскому обучению с подкреплением. Для обучения на базе нескольких основных агентских фреймворков использовался метод Harness Scaling, что позволило избежать переобучения на один формат взаимодействия. Для решения задачи распределения весов в долгосрочных задачах была внедрена асимметричная архитектура PPO. Был разработан иерархический механизм вознаграждения (результаты основной задачи + ограничения поведенческих норм + стимулы для исследования неудач) с целью обеспечения баланса между эффективностью и устойчивостью. Модель также использует метод онлайн-дистилляции стратегий с несколькими учителями (MOPD) для интеграции возможностей пяти экспертных моделей: долгосрочного инжиниринга, общего агентского обучения, использования терминалов, эстетики фронтенда и общих знаний. В результате одна модель теперь может обрабатывать несколько сценариев — написание кода, запуск рабочих процессов и генерацию страниц фронтенда — без необходимости переключения.
Официальные данные оценки показывают: в области разработки кода оценка по SWE-Bench Pro составляет 65,2, а по внутреннему тесту KAT Code Bench — 53,1, что позволяет напрямую обрабатывать полные задачи без ручной декомпозиции. Что касается задач Agentic, показатель PinchBench составляет 94,2, а внутренний показатель KAT Claw Bench — 85,5, что демонстрирует превосходную стабильность на протяжении всего процесса.
KAT-Coder-Pro V2.5 теперь полностью доступен на платформе StreamLake (streamlake.com). Открыт доступ к API-приложениям и технической документации; кроме того, команда опубликовала технические отчёты и создала группы для обмена опытом между разработчиками.
URL: https://streamlake.com/product/kat-coder
Связанная статья
MeituHub представляет конвейер для создания изображений на базе ИИ с официальным запуском 5 августа
Фестиваль изображений Meitu 2026 официально представил «Линию производства изображений на базе ИИ» MeituHub, что сигнализирует о переходе Meitu от поставщика отдельных инструментов для работы с изображениями на базе ИИ к комплексному провайдеру услуг
Microsoft представила MAI-Transcribe-2, свою самую точную модель транскрипции, поддерживающую 60 языков всего за 0,67 юаня в час
Microsoft представила MAI-Transcribe-2, позиционируя её как самое быстрое, точное и экономически эффективное решение для преобразования речи в текст на основе искусственного интеллекта в отрасли. По промо-цене 0,10 доллара США (примерно 0,67 юаня) за
Tencent ускоряет продвижение ИИ с увеличением размера Hunyuan Hy4 вдвое, Morgan Stanley повышает целевую цену до 550 гонконгских долларов
Компания Tencent официально представила предварительную версию HuanYuan Hy4, ускорив сроки выпуска по сравнению с прогнозом Morgan Stanley от сентября и выполнив обязательства компании по итогам второго квартала по запуску модели в текущем году. С на
Рекомендации по связанным специальным темам
Комментарии (0)
Сегодня команда KwaiKAT официально представила KAT-Coder-Pro V2.5 — свою флагманскую модель агентского программирования. В новой версии реализованы системные усовершенствования по трем ключевым направлениям: долгосрочные инженерные возможности, общие агентские возможности и масштабная система агентского обучения с подкреплением. Цель состоит в том, чтобы перейти от простого автодополнения кода к ИИ-агенту, способному самостоятельно решать полные задачи программной инженерии и управлять сложными бизнес-процессами.

Что касается долгосрочных инженерных возможностей, команда создала собственный автоматизированный конвейер AutoBuilder. Это позволило повысить успешность создания работоспособных сред репозиториев с отраслевого среднего показателя примерно 16,5 % до 57,2 %, охватывая 12 языков программирования и более 100 000 проверенных реальных сред репозиториев. Кроме того, ценные траектории сбоев повторно используются в качестве обучающих данных, что позволяет модели осваивать позиционирование между файлами, соблюдение проектных спецификаций и тестирование с самоотладкой.
Для общих возможностей Agentic компания KwaiKAT разработала систему KwaiClawEnv — динамически расширяемый набор инструментов. Она выводит множество сложных рабочих процессов из реальных бизнес-задач и сохраняет высококачественные траектории обучения благодаря двойной фильтрации. Система охватывает такие сценарии, как анализ данных, межсистемная интеграция и пакетная обработка документов, поддерживая выполнение задач, состоящих из более чем 10 шагов.

Что касается обучения, команда отказалась от чистого контролируемого финтейнинга и перешла к крупномасштабному агентскому обучению с подкреплением. Для обучения на базе нескольких основных агентских фреймворков использовался метод Harness Scaling, что позволило избежать переобучения на один формат взаимодействия. Для решения задачи распределения весов в долгосрочных задачах была внедрена асимметричная архитектура PPO. Был разработан иерархический механизм вознаграждения (результаты основной задачи + ограничения поведенческих норм + стимулы для исследования неудач) с целью обеспечения баланса между эффективностью и устойчивостью. Модель также использует метод онлайн-дистилляции стратегий с несколькими учителями (MOPD) для интеграции возможностей пяти экспертных моделей: долгосрочного инжиниринга, общего агентского обучения, использования терминалов, эстетики фронтенда и общих знаний. В результате одна модель теперь может обрабатывать несколько сценариев — написание кода, запуск рабочих процессов и генерацию страниц фронтенда — без необходимости переключения.
Официальные данные оценки показывают: в области разработки кода оценка по SWE-Bench Pro составляет 65,2, а по внутреннему тесту KAT Code Bench — 53,1, что позволяет напрямую обрабатывать полные задачи без ручной декомпозиции. Что касается задач Agentic, показатель PinchBench составляет 94,2, а внутренний показатель KAT Claw Bench — 85,5, что демонстрирует превосходную стабильность на протяжении всего процесса.
KAT-Coder-Pro V2.5 теперь полностью доступен на платформе StreamLake (streamlake.com). Открыт доступ к API-приложениям и технической документации; кроме того, команда опубликовала технические отчёты и создала группы для обмена опытом между разработчиками.
URL: https://streamlake.com/product/kat-coder
MeituHub представляет конвейер для создания изображений на базе ИИ с официальным запуском 5 августа
Фестиваль изображений Meitu 2026 официально представил «Линию производства изображений на базе ИИ» MeituHub, что сигнализирует о переходе Meitu от поставщика отдельных инструментов для работы с изображениями на базе ИИ к комплексному провайдеру услуг
Microsoft представила MAI-Transcribe-2, свою самую точную модель транскрипции, поддерживающую 60 языков всего за 0,67 юаня в час
Microsoft представила MAI-Transcribe-2, позиционируя её как самое быстрое, точное и экономически эффективное решение для преобразования речи в текст на основе искусственного интеллекта в отрасли. По промо-цене 0,10 доллара США (примерно 0,67 юаня) за
Tencent ускоряет продвижение ИИ с увеличением размера Hunyuan Hy4 вдвое, Morgan Stanley повышает целевую цену до 550 гонконгских долларов
Компания Tencent официально представила предварительную версию HuanYuan Hy4, ускорив сроки выпуска по сравнению с прогнозом Morgan Stanley от сентября и выполнив обязательства компании по итогам второго квартала по запуску модели в текущем году. С на











