KwaiKAT团队推出KAT-Coder-V2.5：基于10万+可验证仓库训练的智能编程模型

快手KwaiKAT团队推出了KAT-Coder-V2.5，这是一个基于智能体的编码模型，在超过10万个可验证的代码仓库（涵盖12种编程语言）上进行了训练。该模型采用名为AutoBuilder的流水线来构建可执行环境，成功率达到57.2%。在一次审计发现约16%的强化学习（RL）轨迹因沙箱错误而失败后，训练基础设施问题得到修复，失败率降至2%以下。该模型采用非对称PPO算法，配备了三层奖励系统和多教师知识蒸馏技术。在统一的Claude Code框架下，KAT-Coder-V2.5以94.9分领先PinchBench，击败了Opus 4.8（93.5分）；在SWE-Bench Pro上排名第二（65.2分对69.2分），在KAT Code Bench上也位列第二（53.1分对57.3分）；但在Terminal-Bench 2.1（60.7分）和SciCode（50.3分）上表现落后。开源的KAT-Coder-V2.5-Dev是一个单独版本，总参数量35B/激活参数3B的混合专家（MoE）模型，基于Qwen3.6-35B-A3B进行后训练，已在Hugging Face上以Apache-2.0许可证发布。