KAT Coder Pro V2.5
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Kwaipilot | contexte de 262 144 tokens | 0,74 $/M en entrée, 2,96 $/M en sortie. KAT-Coder-Pro V2.5 est un modèle agentique de codage de niveau flagship capable de prendre en charge directement un problème entier ou un workflow métier complet, lui permettant de localiser et effectuer de manière autonome...
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Notes du capitaine
Notes du 2026-10-13
KAT-Coder-Pro V2.5 est un modèle de codage agentique phare de Kwaipilot, conçu pour prendre en charge des problèmes entiers ou des flux de travail métier plutôt que de simplement répondre à des questions. Sa fenêtre de contexte de 262 144 tokens lui permet de garder une grande base de code en mémoire d’un seul coup. Il convient aux équipes d’ingénierie et aux développeurs qui veulent un modèle à qui confier une tâche et s’en détacher.
Connu pour
- Gestion autonome et complète de problèmes entiers et de flux de travail en plusieurs étapes
- Fenêtre de contexte de 262 144 tokens — suffisante pour de grandes bases de code en une seule passe
- Conception agentique : localise les problèmes et effectue des modifications sans accompagnement
- Capacité de codage de niveau flagship signée Kwaipilot
Attention à
- Poids fermés, API uniquement — pas d’option de déploiement local.
- Les tokens de sortie coûtent 2,96 $/M ; les longues exécutions agentiques peuvent générer beaucoup de sortie et la facture monte vite.
- Kwaipilot n’a pas publié d’informations détaillées sur les benchmarks ou la licence.
Prompts à essayer
Confier un vrai bug
Voici le contenu complet de mon dépôt Python. Il y a une condition de concurrence dans la file d’attente des tâches qui provoque une exécution en double sous forte charge. Localise la cause racine, explique-la, puis produis les fichiers corrigés avec un diff minimal. Ne pose pas de questions de clarification — prends une décision et montre ton travail.
Refactoriser un module entier
Voici un module d’authentification Node.js écrit il y a deux ans. Il utilise des callbacks partout et n’a pas de gestion d’erreur. Refactore-le en async/await, ajoute une gestion d’erreur appropriée, et mets à jour les tests unitaires en conséquence. Retourne les fichiers complets mis à jour.
Automatiser un flux de travail métier
J’ai besoin d’un script Python qui interroge un bucket S3 toutes les cinq minutes pour détecter de nouveaux fichiers CSV, valide chaque ligne selon un schéma que je vais coller ci-dessous, écrit les échecs dans un journal d’erreurs séparé, et pousse les lignes valides dans une table Postgres. Construis la solution complète de bout en bout.
Comparer avec
- DeepSeek V4.1 FlashModèle à poids ouvertsContexte de 1,048,576 tokens · entrée $0.04/M, sortie $0.68/M
- GLM 5.3 FlashModèle à poids ouvertsContexte de 1,048,576 tokens · entrée $0.02/M, sortie $0.72/M
- Hy4 previewModèle à poids ouvertsContexte de 1,048,576 tokens · entrée $0.83/M, sortie $2.50/M
- MiMo-V2.6-FlashModèle à poids ouvertsContexte de 1,050,000 tokens · entrée $0.14/M, sortie $0.28/M
Plus de modèles de texte de kwaipilot
Questions fréquentes
- Puis-je exécuter KAT-Coder-Pro V2.5 localement ?
- Non — c’est un modèle à poids fermés, accessible uniquement via API Kwaipilot, donc pas de téléchargement ni de déploiement local.
- Quel est le coût de KAT-Coder-Pro V2.5 et quelle est la taille du contexte ?
- Le tarif est de 0,74 $ par million de tokens d’entrée et 2,96 $ par million de tokens de sortie, avec une fenêtre de contexte de 262 144 tokens.
- Qu’est-ce qui différencie ce modèle d’un assistant de codage standard ?
- Il est conçu pour un usage agentique — vous lui confiez un problème ou un flux de travail complet et il localise et résout le problème de manière autonome, plutôt que de répondre à une question à la fois.
Verdict du capitaineSi vous voulez déléguer un ticket entier plutôt que d’avoir une conversation, ce modèle est fait pour ça — mais surveillez la facture des tokens de sortie sur les longues sessions.
Le capitaine écrit ces notes à partir de la description et de la fiche modèle. Les prix et tailles de contexte sont ceux du fournisseur au moment de la rédaction et peuvent changer.
Ranking badge
Updated Oct 22, 2026
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Comment ce score se calcule
Ce modèle n’a pas encore de données de popularité provenant de sources, donc il porte un nombre de remplacement en dessous de 7,000° pour que les listes restent complètes. Il ne sera jamais mieux classé qu’un modèle avec des données. La répartition apparaît ici dès qu’une source la rapporte.
Glossaire : les termes utilisés ici
- Score de chaleur
- Un seul chiffre pour montrer à quel point un modèle est utilisé et recherché en ce moment, de 0° à 9 999°. Chaque liste sur ce site qui dit « les plus chauds » est triée selon ce score et rien d’autre.
- Plancher
- Les 7 000° que chaque modèle avec des données réelles commence avec. L’échelle va de 0° à 9 999° ; la partie sous le plancher est réservée aux remplaçants (modèles sans données), pour qu’un modèle avec données soit toujours mieux classé qu’un sans. Le plancher est le même pour tous et ne décide rien ; les degrés au-dessus sont la mesure.
- Équivalents de téléchargement
- Tout ce que le score considère comme un téléchargement, additionné : les téléchargements eux-mêmes, chaque seeder torrent comme 1 000, chaque image AI Horde et chaque exécution sur un site de génération comme un.
- Échelle logarithmique
- On compte par dizaines, pas par unités : passer de 1 000 à 10 000 téléchargements ajoute autant de degrés que passer de 10 000 à 100 000. Ça évite que les géants écrasent tout le reste.
- Likes
- Les pouces levés et likes de toutes sources, valant chacun la moitié d’un téléchargement sur l’échelle logarithmique.
- Taux d’adoption
- Combien de téléchargements par jour un modèle obtient en ce moment, calculé à partir de la différence entre deux relevés d’une source. Un quart du poids du terme téléchargement.
- Mesuré et estimé
- Mesuré signifie qu'il existe deux relevés d'une source et que la différence est réelle. Estimé signifie que seul le total d'aujourd'hui est connu et que le passé est réparti sur la durée de vie du modèle ; le site indique lequel est affiché.
- Seeder
- Quelqu'un qui garde une copie des poids en ligne pour que d'autres puissent les télécharger via un torrent, ou un miroir hébergé qui fait la même chose. Chacun compte comme 1 000 téléchargements.
- AI Horde
- Un réseau de bénévoles qui génère des images gratuitement sur des ordinateurs donnés. Le nombre d'images créées avec un modèle est public, et chacune compte comme un téléchargement.
- Sites de génération
- Sites qui hébergent leurs propres copies d'un modèle et permettent aux gens de générer avec, comme PixAI, SeaArt et Yodayo. Leurs téléchargements comptent comme ceux de Civitai et chaque génération compte comme un téléchargement.
- Tokens OpenRouter
- Un modèle texte servi via une API, comme Claude ou GPT, n'a pas de poids à télécharger, son usage est donc mesuré en tokens : les morceaux de texte lus et écrits via OpenRouter, une passerelle utilisée par de nombreuses applications, sur les 30 derniers jours. Chaque 10,000,000 tokens compte comme un téléchargement. Source : OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
- Modèle complet (checkpoint)
- Les poids eux-mêmes, le fichier qui génère tout seul. Il reçoit un bonus parce que les add-ons en dépendent.
- LoRA et embedding
- Petits fichiers add-on qui orientent les poids de quelqu'un d'autre vers un style, un personnage ou un concept. Ils ne peuvent pas fonctionner seuls.
- Famille et poids
- La base sur laquelle un modèle est construit, comme SD 1.5, SDXL, Flux ou Wan. Chaque modèle hérite de la date de sortie des poids de sa famille.
- Âge
- Degrés retirés selon l'ancienneté des poids de la famille : 150° par an, jusqu'à 750°. Cela garde les anciens téléchargements qui ont eu des années pour s'accumuler en haut de la liste.
- Boost de la famille
- Une petite poussée limitée pour les LoRA d'une famille que ce site met en avant en ce moment, toujours listée dans la répartition.
- Score de remplacement
- Un nombre stable en dessous du minimum donné à un modèle dont aucune source ne rapporte encore, pour que les listes restent complètes. Il ne dépasse jamais un modèle avec des données.
- Nouveau ! (période de grâce)
- Un modèle âgé de moins de 7 jours affiche Nouveau ! au lieu d'un score et ne figure pas dans le classement. Son score est calculé dès le premier jour, mais un modèle d'un jour grandit plus vite que tout, donc sans attente le #1 de la semaine serait toujours celui sorti hier plutôt que celui qui tient depuis une semaine.
- Tendance
- Comment la croissance d'un modèle sur une période se compare à la croissance typique d'un modèle sur la même période. Plus rapide que la moyenne signifie une hausse, plus lente une baisse.
- Modèle typique
- Le milieu du catalogue : la moitié des modèles avec un chiffre ont grandi plus vite sur la période, l'autre moitié plus lentement.
KAT Coder Pro V2.5 est un modèle de texte pour la famille Text / LLM, référencé sur ModelTrends.ai, un catalogue en lecture seule de modèles d'IA open source pour l'image, la vidéo et le texte. Comparez-le aux autres modèles Text / LLM et consultez son score de chaleur pour suivre sa tendance.
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