Pwede ko bang patakbuhin ang KAT-Coder-Pro V2.5 nang lokal?

Hindi — ito ay closed-weights, API-only na model mula sa Kwaipilot, kaya walang download at walang lokal na deployment.

Magkano ang KAT-Coder-Pro V2.5 at gaano kalaki ang context?

Ang presyo ay $0.74 kada milyon input tokens at $2.96 kada milyon output tokens, na may 262,144-token na context window.

Ano ang pinagkaiba nito sa isang standard coding assistant?

Dinisenyo ito para sa agentic na paggamit — ipapasa mo sa kanya ang buong isyu o workflow at autonomously nitong hahanapin at aayusin ang problema, sa halip na sumagot lang sa isang tanong kada pagkakataon.

KAT Coder Pro V2.5

6104°

#llm #kwaipilot #pag-coding #mga ahente #mahabang konteksto

Patakbuhin ang modelong ito

Alok / Ads

OpenRouter Terminal / API

Bayad kada token

Makipag-chat sa modelong ito sa browser o tawagan ito mula sa iyong code gamit ang isang API key.

Kwaipilot | 262,144 token context | $0.74/M input, $2.96/M output. Ang KAT-Coder-Pro V2.5 ay isang flagship-level Agentic Coding model na maaaring direktang ipasa ang buong isyu o buong business workflow dito, na nagpapahintulot dito na autonomously hanapin at gawin ang...

Mga gabay para sa model na ito

Paano pumili ng AI model sa Oktubre 2026: ang balita sa closed source, tapos ang open weights na sulit i-download

Open weights vs open source vs API-only: ano talaga ang pwede mong gawin

Ang 10 pinakamurang alternatibo sa ChatGPT sa 2026: libreng lokal na mga modelo, libreng tier at flat-rate na mga plano

Lahat ng gabay

Mga tala ng Kapitan

Isinulat ni Captain, ang editor ng bahay

Mga tala mula sa 2026-10-13

Ang KAT-Coder-Pro V2.5 ay isang flagship agentic coding model mula sa Kwaipilot, na ginawa para akuin ang buong isyu o business workflows sa halip na sagutin lang ang mga tanong. Ang 262,144-token na context window nito ay nangangahulugan na kaya nitong makita ang malaking codebase nang sabay-sabay. Angkop ito para sa mga engineering team at developer na gusto ng model na maipapasa mo ang isang gawain at hindi mo na kailangang bantayan.

Kilalang-kilala sa

Autonomous, end-to-end na paghawak ng buong isyu at multi-step workflows.
262,144-token na context — sapat para sa malalaking codebase sa isang pass.
Agentic na disenyo: hinahanap ang problema at gumagawa ng pagbabago nang hindi kailangan ng gabay.
Flagship-tier na kakayahan sa coding mula sa Kwaipilot.

Mag-ingat sa

Closed weights, API-only — walang opsyon para sa lokal na deployment.
Ang output tokens ay nagkakahalaga ng $2.96/M; ang mahahabang agentic runs ay maaaring mag-generate ng maraming output kaya mabilis tumaas ang bill.
Hindi pa inilalathala ng Kwaipilot ang detalyadong benchmark o impormasyon sa lisensya.

Pinakamainam para sa

Pag-coding

Mga ahente at paggamit ng tool

Mahabang konteksto

Mga prompt na subukan

Ipasa ang isang totoong bug

Narito ang buong nilalaman ng aking Python repository. May race condition sa job queue na nagdudulot ng duplicate task execution kapag mataas ang concurrency. Hanapin ang ugat ng problema, ipaliwanag ito, at gumawa ng mga naitama na file na may minimal na pagbabago. Huwag magtanong ng mga paglilinaw — gumawa ng desisyon at ipakita ang iyong proseso.

I-refactor ang buong module

Narito ang isang Node.js authentication module na isinulat dalawang taon na ang nakalipas. Gumagamit ito ng callbacks sa buong module at walang error boundary. I-refactor ito sa async/await, magdagdag ng tamang error handling, at i-update ang unit tests para tumugma. Ibalik ang kumpletong updated na mga file.

I-automate ang isang business workflow

Kailangan ko ng Python script na nagpo-poll sa isang S3 bucket bawat limang minuto para sa mga bagong CSV upload, sinusuri ang bawat row laban sa schema na ipapasa ko sa ibaba, sinusulat ang mga pagkakamali sa hiwalay na error log, at itinutulak ang malinis na mga row sa isang Postgres table. Buuhin ang buong solusyon mula simula hanggang dulo.

Ihambing sa

DeepSeek V4.1 Flash
Modelong bukas ang timbang
1,048,576 token na konteksto · $0.04/M input, $0.68/M output
GLM 5.3 Flash
Modelong bukas ang timbang
1,048,576 token na konteksto · $0.02/M input, $0.72/M output
Hy4 preview
Modelong bukas ang timbang
1,048,576 token na konteksto · $0.83/M input, $2.50/M output
MiMo-V2.6-Flash
Modelong bukas ang timbang
1,050,000 token na konteksto · $0.14/M input, $0.28/M output

Higit pang mga text model mula sa kwaipilot

Mga tanong na madalas itanong

Pwede ko bang patakbuhin ang KAT-Coder-Pro V2.5 nang lokal?: Hindi — ito ay closed-weights, API-only na model mula sa Kwaipilot, kaya walang download at walang lokal na deployment.
Magkano ang KAT-Coder-Pro V2.5 at gaano kalaki ang context?: Ang presyo ay $0.74 kada milyon input tokens at $2.96 kada milyon output tokens, na may 262,144-token na context window.
Ano ang pinagkaiba nito sa isang standard coding assistant?: Dinisenyo ito para sa agentic na paggamit — ipapasa mo sa kanya ang buong isyu o workflow at autonomously nitong hahanapin at aayusin ang problema, sa halip na sumagot lang sa isang tanong kada pagkakataon.

Hatol ng Kapitan
Kung gusto mong ipasa ang buong ticket kaysa makipag-usap lang, ito ay ginawa para talaga diyan — pero bantayan ang output-token bill sa mahahabang takbo.

Isinusulat ng Kapitan ang mga tala na ito mula sa sariling paglalarawan at model card ng modelo. Ang mga presyo at laki ng konteksto ay mula sa provider sa oras ng pagsulat at maaaring magbago.

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

Paano nagkakalkula ang score na ito

Walang datos ng kasikatan mula sa kahit anong pinanggalingan ang modelong ito, kaya may stand-in na numero ito sa ibaba ng 7,000° para kumpleto ang mga listahan. Hindi ito kailanman mauuna sa isang modelong may datos. Lalabas dito ang breakdown kapag may nag-ulat na pinanggalingan.

Talahulugan: ang mga terminong ginagamit dito

Heat score: Isang numero kung gaano kadalas gamitin at gusto ang isang modelo ngayon, mula 0° hanggang 9,999°. Bawat listahan sa site na ito na nagsasabing pinakamainit ay nakaayos base dito at wala nang iba pa.
Floor: Ang 7,000° na panimulang puntos ng bawat modelong may totoong datos. Ang sukatan ay mula 0° hanggang 9,999°; ang bahagi sa ilalim ng floor ay para sa mga stand-in (mga modelong walang datos), para laging mas mataas ang ranggo ng may datos kaysa wala. Pareho ang floor para sa lahat at hindi ito nagpapasya; ang mga degree sa itaas nito ang totoong sukat.
Katumbas ng download: Lahat ng tinatrato ng score bilang download, pinagsama-sama: mga download mismo, bawat torrent seeder bilang 1,000, bawat AI Horde na larawan at bawat takbo sa isang generation site bilang isa.
Log scale: Bilang ng sampu, hindi isa-isa: ang pagtaas mula 1,000 hanggang 10,000 downloads ay nagdadagdag ng parehong degree tulad ng mula 10,000 hanggang 100,000. Pinipigilan nito ang mga higante na mauna sa lahat.
Likes: Thumbs up at likes mula sa lahat ng pinanggalingan, na katumbas ng kalahati ng download sa log scale.
Bilis ng pagtanggap: Ilang downloads kada araw ang nakukuha ng modelo ngayon, mula sa pagkakaiba ng dalawang readings ng isang pinanggalingan. Isang-kapat ng bigat ng term na download.
Nasukat at tinantya: Ang nasukat ay ibig sabihin may dalawang pagbabasa mula sa isang pinagmulan at tunay ang pagkakaiba. Ang tinantya naman ay alam lang ang kabuuan ngayon at hinahati ang nakaraan sa buong buhay ng modelo; sinasabi ng site kung alin ang ipinapakita.
Seeder: Isang tao na nag-iimbak ng kopya ng weights online para ma-download ng iba gamit ang torrent, o isang naka-host na mirror na gumagawa rin nito. Bawat isa ay katumbas ng 1,000 downloads.
AI Horde: Isang volunteer network na gumagawa ng mga larawan nang libre gamit ang mga donadong computer. Pampubliko kung ilang larawan ang nagawa gamit ang isang modelo, at bawat isa ay katumbas ng isang download.
Mga generation site: Mga site na may sariling kopya ng modelo at pinapayagan ang mga tao na gumawa gamit ito, tulad ng PixAI, SeaArt at Yodayo. Ang kanilang mga downloads ay binibilang tulad ng sa Civitai at bawat generation run ay isang download.
OpenRouter tokens: Ang isang text model na pinagsisilbihan sa pamamagitan ng API, tulad ng Claude o GPT, ay walang weights na ida-download, kaya ang paggamit nito ay sinusukat sa tokens: mga piraso ng teksto na binasa at isinulat nito sa pamamagitan ng OpenRouter, isang gateway na ginagamit ng maraming apps, sa nakaraang 30 araw. Bawat 10,000,000 tokens ay katumbas ng isang download. Pinagmulan: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Buong modelo (checkpoint): Ang weights mismo, ang file na kayang mag-generate mag-isa. May bonus ito dahil nakadepende dito ang mga add-on.
LoRA at embedding: Maliit na add-on files na nagtutulak sa weights ng iba papunta sa isang estilo, karakter o konsepto. Hindi sila kayang tumakbo mag-isa.
Pamilya at weights: Ang base na pinagbuo ng modelo, tulad ng SD 1.5, SDXL, Flux o Wan. Lahat ng modelo ay namamana ang petsa ng release ng weights ng pamilya nito.
Edad: Mga degree na ibinabawas base sa gaano katagal nang lumabas ang weights ng pamilya: 150° kada taon, hanggang 750°. Pinananatili nito ang mga lumang downloads na may taon para mag-ipon mula sa pag-freeze sa taas ng listahan.
Pampasigla ng pamilya: Isang maliit at limitadong tulak para sa mga LoRA ng pamilyang itinataguyod ng site ngayon, palaging nakalista sa breakdown.
Stand-in score: Isang matatag na numero sa ibaba ng floor na ibinibigay sa modelong wala pang ulat mula sa pinagmulan, para kumpleto ang listahan. Hindi ito nangunguna sa modelong may datos.
Bago! (panahon ng grace): Ang isang model na mas mababa sa 7 araw ang tanda ay nagpapakita ng Bago! sa halip na score at walang puwesto sa mga ranggo. Ang score nito ay kinakalkula mula unang araw, pero ang modelong isang araw pa lang ang tanda ay lumalago nang mas mabilis kaysa sa iba, kaya kung walang paghihintay, ang #1 ng linggo ay palaging yung lumabas kahapon kaysa sa tumagal nang isang linggo.
Uso: Paano ang paglago ng modelo sa isang panahon kumpara sa karaniwang paglago ng modelo sa parehong panahon. Mas mabilis kaysa karaniwan ay pagtaas, mas mabagal ay pagbaba.
Karaniwang modelo: Gitna ng katalogo: kalahati ng mga modelo na may numero ay mas mabilis ang paglago sa panahon, kalahati ay mas mabagal.

Mga katulad na model

Mga AI model para sa paggawa ng larawan, video at teksto

Ang KAT Coder Pro V2.5 ay isang text model para sa pamilyang Text / LLM na nakalista sa ModelTrends.ai, isang read-only na catalog ng mga open source AI model para sa larawan, video at teksto. Ikumpara ito sa ibang Text / LLM model at tingnan ang heat score nito para makita kung gaano ito kasikat.

Higit pang Text / LLM model Higit pang Text / LLM Teksto / LLM llm kwaipilot pag-coding mga ahente mahabang konteksto

Mag-browse ayon sa pamilya ng model