Pot rula KAT-Coder-Pro V2.5 local?

Nu — este un model cu greutăți închise, doar API de la Kwaipilot, deci nu există descărcare și nici implementare locală.

Cât costă KAT-Coder-Pro V2.5 și cât de mare este contextul?

Prețul este $0.74 per milion de tokeni de intrare și $2.96 per milion de tokeni de ieșire, cu o fereastră de context de 262.144 tokeni.

Ce îl face diferit față de un asistent standard de codare?

Este conceput pentru utilizare agentică — îi dai o problemă sau un flux de lucru complet și el localizează și rezolvă problema autonom, nu răspunde doar la o întrebare la un moment dat.

KAT Coder Pro V2.5

6104°

#llm #kwaipilot #programare #agenți #context lung

Rulează modelul

Oferte / Reclame

OpenRouter Terminal / API

Plătește pe token

Conversează cu acest model în browser sau apelează-l din codul tău cu o singură cheie API.

Kwaipilot | context de 262.144 tokeni | 0,74$/M input, 2,96$/M output. KAT-Coder-Pro V2.5 este un model de programare agentică de nivel flagship care poate prelua direct o problemă întreagă sau un întreg flux de lucru de afaceri, permițându-i să localizeze și să facă autonom...

Ghiduri pentru acest model

Cum să alegi un model AI în octombrie 2026: noutățile modelelor închise, apoi greutățile deschise care merită descărcate

Greutăți deschise vs open source vs doar API: ce ai voie să faci cu adevărat

Cele 10 alternative ChatGPT cele mai ieftine în 2026: modele locale gratuite, planuri gratuite și abonamente fixe

Toate ghidurile

Notele căpitanului

Scris de Captain, editorul casei

Note din 2026-10-13

KAT-Coder-Pro V2.5 este un model agentic de codare de top de la Kwaipilot, construit să preia întreaga responsabilitate pentru probleme sau fluxuri de lucru de business, nu doar să răspundă la întrebări. Fereastra sa de context de 262.144 tokeni îi permite să țină în vedere o bază de cod mare odată. Este potrivit pentru echipe de ingineri și dezvoltatori care vor un model căruia să-i dea o sarcină și să se poată retrage.

Cunoscut pentru

Gestionare autonomă, end-to-end, a problemelor complete și a fluxurilor de lucru în mai mulți pași
Context de 262.144 tokeni — suficient pentru baze de cod mari într-un singur pas
Design agentic: localizează probleme și face modificări fără ghidare
Capacitate de codare de top de la Kwaipilot

Atenție la

Greutăți închise, doar API — fără opțiune de implementare locală.
Tokenii de ieșire costă $2.96/M; rulările lungi agentice pot genera multă ieșire și facturile cresc rapid.
Kwaipilot nu a publicat informații detaliate despre benchmark-uri sau licențe.

Cel mai bun pentru

Programare

Agenți și utilizare unelte

Context lung

Sugestii de încercat

Predă un bug real

Iată conținutul complet al depozitului meu Python. Există o condiție de cursă în coada de joburi care cauzează execuția duplicată a sarcinilor sub concurență ridicată. Localizează cauza rădăcină, explic-o, apoi produce fișierele corectate cu diferențe minime. Nu pune întrebări de clarificare — ia o decizie și arată-ți raționamentul.

Refactorizează un modul întreg

Mai jos este un modul de autentificare Node.js scris acum doi ani. Folosește callback-uri peste tot și nu are o limită de eroare. Refactorizează-l la async/await, adaugă gestionare corectă a erorilor și actualizează testele unitare să corespundă. Returnează fișierele complete actualizate.

Automatizează un flux de lucru de business

Am nevoie de un script Python care să interogheze un bucket S3 la fiecare cinci minute pentru încărcări noi de CSV, să valideze fiecare rând conform unui schelet pe care îl voi lipi mai jos, să scrie eșecurile într-un jurnal separat de erori și să trimită rândurile curate într-un tabel Postgres. Construiește soluția completă end-to-end.

Compară cu

DeepSeek V4.1 Flash
Model cu greutăți deschise
context de 1,048,576 tokeni · $0.04/M intrare, $0.68/M ieșire
GLM 5.3 Flash
Model cu greutăți deschise
context de 1,048,576 tokeni · $0.02/M intrare, $0.72/M ieșire
Hy4 preview
Model cu greutăți deschise
context de 1,048,576 tokeni · $0.83/M intrare, $2.50/M ieșire
MiMo-V2.6-Flash
Model cu greutăți deschise
context de 1,050,000 tokeni · $0.14/M intrare, $0.28/M ieșire

Mai multe modele text de la kwaipilot

Întrebări frecvente

Pot rula KAT-Coder-Pro V2.5 local?: Nu — este un model cu greutăți închise, doar API de la Kwaipilot, deci nu există descărcare și nici implementare locală.
Cât costă KAT-Coder-Pro V2.5 și cât de mare este contextul?: Prețul este $0.74 per milion de tokeni de intrare și $2.96 per milion de tokeni de ieșire, cu o fereastră de context de 262.144 tokeni.
Ce îl face diferit față de un asistent standard de codare?: Este conceput pentru utilizare agentică — îi dai o problemă sau un flux de lucru complet și el localizează și rezolvă problema autonom, nu răspunde doar la o întrebare la un moment dat.

Verdictul căpitanului
Dacă vrei să delegi un tichet întreg în loc să porți o conversație, acesta este construit exact pentru asta — doar urmărește factura pentru tokenii de ieșire la rulări lungi.

Căpitanul scrie aceste note pe baza descrierii modelului și a fișei modelului. Prețurile și dimensiunile contextului sunt cele ale furnizorului la momentul scrierii și pot varia.

Ranking badge

Updated Oct 22, 2026

Made this model? Show this badge on your page.

Paste it into your Hugging Face card or Civitai description.

Change colors / personalize / get code

Not this creator?

Get your own badge

Cum se adună acest scor

Acest model nu are încă date de popularitate de la nicio sursă, așa că are un număr provizoriu sub 7,000° care menține listele complete. Nu va fi niciodată clasat mai sus decât un model cu date. Descompunerea apare aici imediat ce o sursă o raportează.

Glosar: termenii folosiți aici

Scor de căldură: Un număr care arată cât de mult este folosit și dorit un model acum, de la 0° la 9.999°. Fiecare listă de pe site care spune „cele mai călduroase” este sortată după acest scor și nimic altceva.
Prag: 7.000° este punctul de start pentru orice model cu date reale. Scara merge de la 0° la 9.999°; partea de sub prag este rezervată pentru înlocuitori (modele fără date), ca să fie sigur că un model cu date e mereu mai sus decât unul fără. Pragul e același pentru toți și nu decide nimic; gradele de deasupra lui sunt măsurătoarea.
Echivalente descărcări: Tot ce scorul tratează ca o descărcare, adunat: descărcările în sine, fiecare seeder de torrent ca 1.000, fiecare imagine AI Horde și fiecare rulare pe un site de generare ca una.
Scară logaritmică: Se numără la zeci, nu la unități: trecerea de la 1.000 la 10.000 descărcări adaugă aceleași grade ca trecerea de la 10.000 la 100.000. Astfel, modelele mari nu acoperă tot ce e mic.
Aprecieri: Like-uri și aprecieri de oriunde, fiecare valorează jumătate dintr-o descărcare pe scara logaritmică.
Rata de adoptare: Câte descărcări pe zi primește un model acum, calculat din diferența dintre două citiri ale unei surse. Are un sfert din greutatea termenului de descărcare.
Măsurat și estimat: Măsurat înseamnă că există două citiri ale unei surse și diferența este reală. Estimat înseamnă că se știe doar totalul de azi, iar trecutul este împărțit pe durata vieții modelului; site-ul spune care dintre ele este afișat.
Seeder: Cineva care păstrează o copie a greutăților online pentru ca alții să le descarce prin torrent, sau o oglindă găzduită care face același lucru. Fiecare contează ca 1.000 de descărcări.
AI Horde: O rețea de voluntari care generează imagini gratuit pe calculatoare donate. Numărul de imagini create cu un model este public și fiecare contează ca o descărcare.
Site-uri de generare: Site-uri care găzduiesc propriile copii ale unui model și permit oamenilor să genereze cu el, cum ar fi PixAI, SeaArt și Yodayo. Descărcările lor contează ca cele de pe Civitai, iar fiecare rulare de generare ca o descărcare.
Tokeni OpenRouter: Un model de text servit printr-un API, cum ar fi Claude sau GPT, nu are greutăți de descărcat, deci utilizarea sa se măsoară în tokeni: bucățile de text citite și scrise prin OpenRouter, un gateway folosit de multe aplicații, în ultimele 30 de zile. Fiecare 10,000,000 tokeni contează ca un download. Sursa: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Model complet (checkpoint): Greutățile în sine, fișierul care generează singur. Primește un bonus pentru că depind de el add-on-urile.
LoRA și embedding: Fișiere mici add-on care direcționează greutățile altcuiva spre un stil, un personaj sau un concept. Nu pot rula singure.
Familie și greutăți: Baza pe care este construit un model, cum ar fi SD 1.5, SDXL, Flux sau Wan. Fiecare model moștenește data lansării greutăților familiei sale.
Vârstă: Grade scăzute în funcție de cât timp a trecut de când au apărut greutățile familiei: 150° pe an, până la 750°. Păstrează descărcările vechi care au avut ani să se acumuleze, blocând topul listei.
Boost de familie: Un mic impuls limitat pentru LoRA-urile unei familii pe care site-ul o promovează acum, întotdeauna listat în detaliu.
Scor de rezervă: Un număr stabil sub prag, dat unui model despre care nicio sursă nu raportează încă, ca listele să rămână complete. Nu se clasează niciodată peste un model cu date.
Nou! (perioadă de grație): Un model mai nou de 7 zile afișează Nou! în loc de scor și nu ocupă loc în clasamente. Scorul său este calculat de la prima zi, dar un model de o zi crește mai rapid decât orice altceva, deci fără această așteptare, modelul #1 al săptămânii ar fi întotdeauna cel apărut ieri, nu cel care a rezistat o săptămână.
Tendință: Cum se compară creșterea unui model într-o perioadă cu creșterea tipică a unui model în aceeași perioadă. Mai rapid decât tipicul înseamnă creștere, mai lent scădere.
Model tipic: Mijlocul catalogului: jumătate dintre modele cu o cifră au crescut mai repede în perioada respectivă, jumătate mai încet.

Modele similare

Modele AI pentru generare de imagini, video și text

KAT Coder Pro V2.5 este un model de text pentru familia Text / LLM, listat pe ModelTrends.ai, un catalog doar pentru citire al modelelor AI open source pentru imagini, video și text. Compară-l cu alte modele Text / LLM și verifică-i scorul de căldură pentru a vedea cât este de popular.

Mai multe modele Text / LLM llm kwaipilot programare agenți context lung

Răsfoiește după familia de modele