KAT Coder Pro V2.5
6104°
Kwaipilot | 262,144 代幣上下文 | $0.74/M 輸入,$2.96/M 輸出。KAT-Coder-Pro V2.5 是旗艦級代理編碼模型,能直接接手整個問題或完整業務流程,自主定位並進行...
本模型的指南
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開放權重、開源與僅API:你到底能做什麼
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船長筆記
2026-10-13 的筆記
KAT-Coder-Pro V2.5 是 Kwaipilot 的旗艦代理式編碼模型,設計用於掌控整個問題或業務工作流程,而非僅回答問題。其 262,144 代幣上下文視窗能一次掌握大型程式碼庫。適合想把任務交給模型後就能放心離開的工程團隊與開發者。
以...聞名
- 自主、端到端處理完整問題與多步驟工作流程
- 262,144 代幣上下文,足以一次處理大型程式碼庫
- 代理式設計:能定位問題並自行修改,無需手把手指導
- Kwaipilot 旗艦級編碼能力
注意
- 權重封閉,僅提供 API,無本地部署選項。
- 輸出代幣每百萬 2.96 美元;長時間代理式運行會產生大量輸出,帳單快速累積。
- Kwaipilot 尚未公布詳細基準測試或授權資訊。
可嘗試的提示詞
交付真實錯誤修正
這是我 Python 倉庫的完整內容。工作佇列中有競態條件,導致高併發時任務重複執行。請找出根本原因並解釋,然後產出修正後的檔案,差異最小。不要問澄清問題——直接做決定並展示過程。
重構整個模組
以下是兩年前寫的 Node.js 認證模組,使用回呼函式且無錯誤邊界。請重構為 async/await,加入適當錯誤處理,並更新單元測試。回傳完整更新後的檔案。
自動化業務工作流程
我需要一個 Python 腳本,每五分鐘輪詢一次 S3 桶的新 CSV 上傳,根據我稍後貼上的結構驗證每列,將失敗列寫入錯誤日誌,並將合格列推送到 Postgres 表。請建立完整解決方案。
比較
- DeepSeek V4.1 Flash開放權重模型1,048,576 代幣上下文 · $0.04/M 輸入,$0.68/M 輸出
- GLM 5.3 Flash開放權重模型1,048,576 代幣上下文 · $0.02/M 輸入,$0.72/M 輸出
- Hy4 preview開放權重模型1,048,576 代幣上下文 · $0.83/M 輸入,$2.50/M 輸出
- MiMo-V2.6-Flash開放權重模型1,050,000 代幣上下文 · $0.14/M 輸入,$0.28/M 輸出
更多來自 kwaipilot 的文字模型
常見問題
- 我可以在本地執行 KAT-Coder-Pro V2.5 嗎?
- 不行——它是 Kwaipilot 的封閉權重、API 專用模型,無法下載或本地部署。
- KAT-Coder-Pro V2.5 的費用和上下文大小是多少?
- 輸入每百萬代幣 0.74 美元,輸出每百萬代幣 2.96 美元,上下文視窗為 262,144 代幣。
- 它與一般編碼助理有何不同?
- 設計為代理式使用——你交付整個問題或工作流程,模型會自主定位並解決問題,而非逐一回答問題。
船長評語如果你想委派整個任務而非對話式互動,這正是為此打造的——但長時間運行時要注意輸出代幣費用。
船長根據模型自身描述與模型卡撰寫這些筆記。價格與上下文大小為撰寫時提供者資料,可能會變動。
Ranking badge
Updated Oct 22, 2026
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這個分數是怎麼累積的
這個模型目前還沒有任何來源的流行度數據,所以它會有一個低於 7,000° 的替代數字,讓列表保持完整。它永遠不會排在有數據的模型前面。一旦有來源報告數據,細項就會顯示在這裡。
詞彙表:這裡使用的術語
- 熱度分數
- 一個數字,表示模型目前的使用和需求程度,範圍從 0° 到 9,999°。本網站所有標示「最熱門」的排行榜都是依此排序,沒有其他排序依據。
- 底線
- 每個有實際數據的模型起始於 7,000°。分數範圍是 0° 到 9,999°;底線以下保留給沒有數據的模型,確保有數據的模型總是排名較前。底線對所有人相同,不影響排名;超過底線的度數才是評分依據。
- 下載等值
- 分數中視為下載的所有項目加總:下載本身、每個種子節點算 1,000、每張 AI Horde 圖像和每次生成網站的執行算一。
- 對數刻度
- 以十為單位計數,不是以一為單位:從 1,000 到 10,000 下載增加的度數,和從 10,000 到 100,000 增加的度數相同。這樣能防止巨頭壓過其他模型。
- 喜歡數
- 來自各來源的讚和喜歡,每個在對數刻度上算半個下載量。
- 採用率
- 模型目前每天的下載次數,根據兩次來源讀取的差異計算。權重是下載量的四分之一。
- 實測與估算
- 實測表示有兩個來源的讀數,且差異是真實的。估算表示只知道今天的總數,過去的數據則分散在模型的整個生命週期;網站會說明顯示的是哪一種。
- 種子節點
- 指在線上保留權重檔案供他人透過種子下載的人,或是提供相同服務的鏡像站。每一個種子節點算作1,000次下載。
- AI Horde
- 一個志願者網絡,利用捐贈的電腦免費生成圖片。它用某模型生成的圖片數量是公開的,每張圖片算作一次下載。
- 生成網站
- 自己托管模型並讓人使用它生成圖片的網站,例如PixAI、SeaArt和Yodayo。它們的下載量和Civitai一樣,每次生成算一次下載。
- OpenRouter 代幣
- 透過 API 提供的文字模型,如 Claude 或 GPT,沒有權重可下載,因此使用量以代幣計算:過去30天內透過 OpenRouter(許多應用使用的閘道)讀取和生成的文字片段。每 10,000,000 代幣算作一次下載。來源:OpenRouter (openrouter.ai/rankings),CC BY 4.0。
- 完整模型(檢查點)
- 權重本身,是能獨立生成的檔案。它會有額外加分,因為其他附加檔案都依賴它。
- LoRA和嵌入
- 小型附加檔案,用來引導別人的權重走向某種風格、角色或概念。它們無法獨立運行。
- 家族與權重
- 模型所建立的基礎,例如SD 1.5、SDXL、Flux或Wan。每個模型都繼承其家族權重的發布日期。
- 年齡
- 根據家族權重發布時間距今多久,扣除的度數:每年150°,最多750°。它會保留那些有多年累積下載的舊模型,防止它們從排行榜頂端消失。
- 家族加成
- 針對本站目前推廣的某個家族的LoRA給予的小幅度限制加成,會在分解中顯示。
- 替代分數
- 給尚無來源報告的模型一個穩定的最低分,讓列表保持完整。它永遠不會高於有數據的模型。
- 全新!(寬限期)
- 不到 7 天的新模型會顯示「全新!」而非分數,且不列入排名。分數從第一天開始計算,但一天大的模型成長最快,若不等待,週榜首將永遠是昨天剛出的模型,而非持續一週的。
- 趨勢
- 模型在某段時間內的成長與典型模型同期成長的比較。比典型快表示上升,比典型慢表示下降。
- 典型模型
- 目錄中的中間值:一半模型在該期間成長較快,一半較慢。
