KwaiKAT Ekibi KAT-Coder-V2.5'i Tanıttı: 100.000'den Fazla Doğrulanabilir Depoyla Eğitilmiş Ajan Kodlama Modeli

KuaiShou'daki KwaiKAT Ekibi, 12 dilde 100.000'den fazla doğrulanabilir depo üzerinde eğitilmiş, ajan tabanlı bir kodlama modeli olan KAT-Coder-V2.5'i tanıttı. Model, %57,2 başarı oranıyla çalıştırılabilir ortamlar oluşturmak için AutoBuilder adlı bir boru hattı kullanıyor. Bir denetimin, takviyeli öğrenme yörüngelerinin yaklaşık %16'sının sanal alan hataları nedeniyle başarısız olduğunu ortaya çıkarmasının ardından eğitim altyapısı sorunları giderildi ve bu oran %2'nin altına düşürüldü. Model, üç katmanlı bir ödül sistemi ve çoklu öğretmen damıtma ile asimetrik PPO kullanıyor. Birleşik bir Claude Code koşum takımı altında, KAT-Coder-V2.5, PinchBench'te 94,9 ile lider durumda ve Opus 4.8'i (93,5) geride bırakıyor; SWE-Bench Pro'da (65,2'ye karşı 69,2) ve KAT Code Bench'te (53,1'e karşı 57,3) ikinci sırada yer alıyor, ancak Terminal-Bench 2.1 (60,7) ve SciCode'da (50,3) geride kalıyor. Açık ağırlıklı KAT-Coder-V2.5-Dev, Qwen3.6-35B-A3B üzerinde sonradan eğitilmiş, Apache-2.0 lisansı altında Hugging Face'te yayınlanan ayrı bir 35B toplam/3B aktif Uzmanlar Karışımı modelidir.