Nhóm KwaiKAT giới thiệu KAT-Coder-V2.5: Mô hình mã hóa tác nhân được huấn luyện trên hơn 100.000 kho lưu trữ có thể xác minh

Nhóm KwaiKAT tại Kuaishou đã giới thiệu KAT-Coder-V2.5, một mô hình mã hóa tác nhân được huấn luyện trên hơn 100.000 kho mã có thể xác minh, bao gồm 12 ngôn ngữ. Mô hình sử dụng một quy trình có tên AutoBuilder để xây dựng các môi trường thực thi với tỷ lệ thành công 57,2%. Các vấn đề về cơ sở hạ tầng huấn luyện đã được khắc phục sau khi kiểm tra cho thấy khoảng 16% các quỹ đạo học tăng cường (reinforcement learning, RL) thất bại do lỗi sandbox, và con số này đã được giảm xuống dưới 2%. Mô hình sử dụng PPO bất đối xứng với hệ thống thưởng ba cấp và chưng cất đa giáo viên. Dưới một khung Claude Code thống nhất, KAT-Coder-V2.5 dẫn đầu PinchBench với 94,9, vượt qua Opus 4.8 ở mức 93,5, và xếp thứ hai trên SWE-Bench Pro (65,2 so với 69,2) và KAT Code Bench (53,1 so với 57,3), nhưng kém hơn trên Terminal-Bench 2.1 (60,7) và SciCode (50,3). Phiên bản mã nguồn mở KAT-Coder-V2.5-Dev là một mô hình hỗn hợp chuyên gia (mixture of experts, MoE) riêng biệt với tổng số 35 tỷ tham số và 3 tỷ tham số hoạt động, được hậu huấn luyện trên Qwen3.6-35B-A3B, đã được phát hành trên Hugging Face theo giấy phép Apache-2.0.