Equipe KwaiKAT apresenta KAT-Coder-V2.5: modelo de codificação agêntico treinado em mais de 100.000 repositórios verificáveis

A equipe KwaiKAT da Kuaishou apresentou o KAT-Coder-V2.5, um modelo de codificação agêntico treinado em mais de 100.000 repositórios verificáveis distribuídos em 12 idiomas. O modelo utiliza um pipeline chamado AutoBuilder que constrói ambientes executáveis com uma taxa de sucesso de 57,2%. Problemas de infraestrutura de treinamento foram corrigidos após uma auditoria revelar que aproximadamente 16% das trajetórias de RL (aprendizado por reforço) falhavam devido a erros de sandbox, que foram reduzidos para abaixo de 2%. O modelo emprega PPO (otimização de política proximal) assimétrica com um sistema de recompensa de três níveis e destilação de múltiplos professores. Sob um harness unificado do Claude Code, o KAT-Coder-V2.5 lidera o PinchBench com 94,9, superando o Opus 4.8 com 93,5, e ocupa o segundo lugar no SWE-Bench Pro (65,2 contra 69,2) e no KAT Code Bench (53,1 contra 57,3), mas fica atrás no Terminal-Bench 2.1 (60,7) e no SciCode (50,3). O KAT-Coder-V2.5-Dev de pesos abertos é um MoE (mistura de especialistas) separado, com 35B no total e 3B ativos, pós-treinado no Qwen3.6-35B-A3B, lançado no Hugging Face sob licença Apache-2.0.