入围AA总榜Top 10,Non-Reasoning Model榜单第一!KAT-Coder-Pro V1 新版本踏浪归来!

KAT-Coder-Pro V1 迎来 1210 版关键迭代,本次更新聚焦 Agentic Coding 领域核心能力升级,旨在为全球开发者提供更高效、更贴合业务场景的 AI 编码辅助体验。凭借此次迭代,KAT-Coder-Pro V1 在权威评测机构 Artificial Analysis(AA)榜单中表现亮眼,以 64 分综合评分跻身全球总榜 TOP 10,更以绝对优势在 Non-Reasoning Model 中斩获第一名,再次印证其在 AI 编码领域的顶尖实力。

四大维度深度优化,筑牢 Agentic Coding 核心竞争力

为应对复杂编程场景,KAT-Coder-Pro V1 新版本围绕开发者实际需求,在以下四大关键维度完成进一步升级:

  • 卓越 Agentic 交互体验:深度优化了模型在 Claude Code、Kilo Code、Roo Code、Cline、Zed 等数十种主流 Agent 工具中的集成表现,显著提升了模型在不同开发环境下的交互流畅度和响应精确性。

  • 强化代码推理与工具调用:进一步提升了模型的 Agentic Coding 能力,强化模型在不同场景下调用 Coding Tools 和 Web Search Tools 解决实际问题的能力。

  • **提升工具调用稳定性:**降低了工具(API)调用的整体错误率,提升了复杂任务流的稳定性。

  • **增强前端代码生成能力:**通过生成式奖励模型大幅度提升前端页面美感,显著增强了 HTML、CSS、JavaScript 等前端代码的生成质量与准确性。

AA 榜单成绩亮眼,多维度性能比肩国际顶尖模型

随着我们进一步提升模型的通用任务能力,KAT-Coder-Pro V1 在 Artificial Analysis(AA)权威评测中展现出全面且强劲的性能提升,核心指标表现如下:

  • 综合排名跻身全球 TOP 10:Artificial Analysis intelligence index 取得 64 分,综合模型能力排名第十名,超越 Claude 4.5 Sonnet,成为榜单中表现最突出的国产编码模型之一;在 Non-Reasoning Model 赛道中,更是以绝对优势拿下榜单第一。

  • 工具调用能力领先:在𝜏²-Bench Telecom(Agentic Tool Use)中取得 89% 的优异成绩,充分验证其在复杂工具调用场景下的高效性与可靠性。

  • 通用任务能力提升:在各类高难度学科推理基准测试中表现显著提升,进一步贴近实际开发需求,AA-LCR(Long Context Reasoning)达到 74%;Humanity's Last Exam 达到 33.4%;AIME 2025 达到 95%。

  • 指令遵循能力突出:IFBench(Instruction Following)指标达 68%,超过 Claude Opus 4.5、Deepseek V3.2 等模型,能更精准理解开发者意图,减少因指令偏差导致的无效输出,提升开发效率。

在 AA 榜单的官方评测结果中,我们也清晰看到了 KAT-Coder-Pro V1 除性能外的其他优点。

  • 极致性价比

在 AA 评测任务中,KAT-Coder-Pro V1 的输出 Token 消耗量远低于同性能区间的其他模型(如 Claude 4.5 Sonnet、Grok 4.1 Fast)。这意味着,搭配 KAT-Coder-Pro V1 极具竞争力的定价,在真实世界的相同编程任务中,KAT-Coder-Pro V1 能让用户以更低成本获得稳定且高质量的输出,更好的实现了价格与质量的平衡,无疑是 AI 编程场景下极具竞争力的高性价比之选。

  • 极速响应,保障沉浸式编码体验

KAT-Coder-Pro V1 兼具卓越的服务性能,端到端响应耗时也远优于同性能区间的其他模型。在真实开发场景中,响应慢的模型,很容易让开发者陷入 "等待焦虑",及在 Vibe coding 过程中,需要停下来等待模型加载输出,突然冒出来的思路灵感容易在等待输出的过程中被打断跑偏。KAT-Coder-Pro V1 可以做 "即输即得",让开发者在沉浸式开发中彻底告别等待,尽享行云流水般的编码体验。

技术揭秘:如何解决 MOE 模型 RL 训练的不稳定性?

当前业界大多把模型在 RL 训练时出现 reward 崩溃的问题归因于"训推不一致"。然而,我们的实验发现:当前阶段 RL 训练不稳定的主导因素并不是训推不一致,而是采样噪声(Sampling Noise)本身。当我们显式抑制噪声强度后,即使存在明显的训推差异,训练依旧保持稳定,并能获得更快的收敛速度。

图中 mean_8(黄线)代表我们提出的抑制采样噪声方法,其余曲线为 TIS 等业界常用方法。对比可见,我们的方法能获得更好的训练效果。

具体技术细节详见:

kwaikat.github.io/kwaikat-blo...

便捷接入,限时免费体验顶尖 AI 编码能力

目前,StreamLake 官方 API 已同步更新,接口与调用方式保持不变。且与 OpenRouter、Novita AI、AtlasCloud、ZenMux 等合作伙伴完成兼容适配,开发者无需重新配置即可继续免费体验最新模型。

开发工具接入指南www.streamlake.com/document/WA...

API KEY 申请streamlake.com/product/kat...

期待与您携手,共同创造新的未来。

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