El equipo KwaiKAT presenta KAT-Coder-V2.5: un modelo de codificación agéntico entrenado en más de 100,000 repositorios verificables

El equipo KwaiKAT de Kuaishou presentó KAT-Coder-V2.5, un modelo de codificación agéntico entrenado en más de 100.000 repositorios verificables que abarcan 12 lenguajes. El modelo utiliza un pipeline llamado AutoBuilder que construye entornos ejecutables con una tasa de éxito del 57,2%. Se solucionaron problemas de infraestructura de entrenamiento después de que una auditoría revelara que aproximadamente el 16% de las trayectorias de RL fallaban debido a errores del sandbox, los cuales se redujeron por debajo del 2%. El modelo emplea PPO asimétrico con un sistema de recompensas de tres niveles y destilación multi-maestro. Bajo un harness unificado de Claude Code, KAT-Coder-V2.5 lidera PinchBench con 94,9, superando a Opus 4.8 con 93,5, y ocupa el segundo lugar en SWE-Bench Pro (65,2 frente a 69,2) y KAT Code Bench (53,1 frente a 57,3), pero se queda atrás en Terminal-Bench 2.1 (60,7) y SciCode (50,3). El modelo de pesos abiertos KAT-Coder-V2.5-Dev es un MoE separado de 35B totales/3B activos, post-entrenado sobre Qwen3.6-35B-A3B, publicado en Hugging Face bajo Apache-2.0.