KAT Coder Pro V2.5
6104°
Chạy mô hình này
Ưu đãi / Quảng cáo
Kwaipilot | ngữ cảnh 262,144 token | $0.74/M đầu vào, $2.96/M đầu ra. KAT-Coder-Pro V2.5 là mô hình lập trình tác nhân cấp flagship có thể trực tiếp nhận toàn bộ một vấn đề hoặc toàn bộ quy trình kinh doanh, cho phép nó tự động định vị và thực hiện...
Hướng dẫn cho mô hình này
Cách chọn mô hình AI trong tháng 10 năm 2026: tin tức nguồn đóng, rồi đến các trọng số mở đáng tải về
Mở weights vs mã nguồn mở vs chỉ API: bạn thực sự được phép làm gì
10 lựa chọn thay thế ChatGPT rẻ nhất năm 2026: mô hình cục bộ miễn phí, gói miễn phí và gói trả phí cố định
Ghi chú của thuyền trưởng
Ghi chú từ 2026-10-13
KAT-Coder-Pro V2.5 là mô hình lập trình tác nhân hàng đầu từ Kwaipilot, được xây dựng để đảm nhận toàn bộ vấn đề hoặc quy trình công việc kinh doanh thay vì chỉ trả lời câu hỏi. Cửa sổ ngữ cảnh 262.144 token cho phép nó giữ một cơ sở mã lớn trong tầm nhìn cùng lúc. Nó phù hợp với các nhóm kỹ sư và nhà phát triển muốn một mô hình mà họ có thể giao nhiệm vụ và rời đi.
Nổi tiếng với
- Xử lý tự động, đầu cuối các vấn đề đầy đủ và quy trình công việc nhiều bước
- Ngữ cảnh 262.144 token — đủ cho các cơ sở mã lớn trong một lần xử lý
- Thiết kế tác nhân: xác định vấn đề và thực hiện thay đổi mà không cần hướng dẫn
- Khả năng lập trình hàng đầu từ Kwaipilot
Cẩn thận với
- Trọng số đóng, chỉ có API — không có tùy chọn triển khai cục bộ.
- Token đầu ra có giá $2.96/M; các phiên chạy tác nhân dài có thể tạo ra nhiều đầu ra và hóa đơn tăng nhanh.
- Kwaipilot chưa công bố thông tin chi tiết về benchmark hoặc giấy phép.
Phù hợp nhất cho
Lời nhắc để thử
Giao một lỗi thực tế
Đây là toàn bộ nội dung kho lưu trữ Python của tôi. Có một điều kiện tranh chấp trong hàng đợi công việc gây ra việc thực thi nhiệm vụ trùng lặp khi có độ đồng thời cao. Xác định nguyên nhân gốc rễ, giải thích nó, sau đó tạo các tệp đã chỉnh sửa với sự khác biệt tối thiểu. Không hỏi câu hỏi làm rõ — hãy quyết định và trình bày quá trình làm việc.
Tái cấu trúc toàn bộ module
Dưới đây là một module xác thực Node.js viết cách đây hai năm. Nó sử dụng callback xuyên suốt và không có vùng xử lý lỗi. Tái cấu trúc nó sang async/await, thêm xử lý lỗi thích hợp, và cập nhật các bài kiểm tra đơn vị cho phù hợp. Trả về các tệp cập nhật đầy đủ.
Tự động hóa quy trình công việc
Tôi cần một script Python kiểm tra một bucket S3 mỗi năm phút để phát hiện các tệp CSV mới tải lên, xác thực từng dòng theo một schema tôi sẽ dán bên dưới, ghi lại các lỗi vào một nhật ký riêng, và đẩy các dòng sạch vào bảng Postgres. Xây dựng giải pháp đầy đủ đầu cuối.
So sánh với
- DeepSeek V4.1 FlashMô hình mở trọng sốngữ cảnh 1,048,576 token · Đầu vào $0.04/M, đầu ra $0.68/M
- GLM 5.3 FlashMô hình mở trọng sốngữ cảnh 1,048,576 token · Đầu vào $0.02/M, đầu ra $0.72/M
- Hy4 previewMô hình mở trọng sốngữ cảnh 1,048,576 token · Đầu vào $0.83/M, đầu ra $2.50/M
- MiMo-V2.6-FlashMô hình mở trọng sốngữ cảnh 1,050,000 token · Đầu vào $0.14/M, đầu ra $0.28/M
Thêm mô hình văn bản từ kwaipilot
Câu hỏi thường gặp
- Tôi có thể chạy KAT-Coder-Pro V2.5 cục bộ không?
- Không — đây là mô hình trọng số đóng, chỉ có API từ Kwaipilot, nên không có tải xuống và không triển khai cục bộ.
- KAT-Coder-Pro V2.5 có giá bao nhiêu và ngữ cảnh lớn cỡ nào?
- Giá là $0.74 cho mỗi triệu token đầu vào và $2.96 cho mỗi triệu token đầu ra, với cửa sổ ngữ cảnh 262.144 token.
- Điều gì làm cho mô hình này khác biệt so với trợ lý lập trình thông thường?
- Nó được thiết kế cho sử dụng tác nhân — bạn giao cho nó toàn bộ vấn đề hoặc quy trình và nó tự động xác định và giải quyết vấn đề, thay vì trả lời từng câu hỏi một.
Phán quyết của thuyền trưởngNếu bạn muốn ủy quyền toàn bộ một ticket thay vì trò chuyện, đây là mô hình được xây dựng cho mục đích đó — chỉ cần chú ý hóa đơn token đầu ra khi chạy lâu.
Thuyền trưởng viết những ghi chú này dựa trên mô tả và thẻ mô hình của mô hình. Giá cả và kích thước ngữ cảnh là của nhà cung cấp tại thời điểm viết và có thể thay đổi.
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.
Điểm số này được tính như thế nào
Mô hình này chưa có dữ liệu phổ biến từ bất kỳ nguồn nào, nên nó mang một số thay thế dưới 7,000° để giữ cho danh sách đầy đủ. Nó không bao giờ xếp trên một mô hình có dữ liệu. Phân tích chi tiết sẽ xuất hiện ở đây ngay khi có nguồn báo cáo.
Thuật ngữ: các từ dùng ở đây
- Điểm nhiệt
- Một số duy nhất cho biết mô hình được dùng và mong muốn thế nào hiện tại, từ 0° đến 9.999°. Mọi danh sách trên trang này nói về độ hot đều sắp xếp theo nó và không theo gì khác.
- Sàn điểm
- 7.000° là điểm bắt đầu cho mọi mô hình có dữ liệu thật. Thang điểm chạy từ 0° đến 9.999°; phần dưới sàn dành cho mô hình thay thế (mô hình không có dữ liệu), để mô hình có dữ liệu luôn xếp trên mô hình không có. Sàn điểm giống nhau cho tất cả và không quyết định gì; điểm trên sàn mới là thước đo.
- Tương đương lượt tải
- Tất cả những gì điểm số coi là lượt tải, cộng lại: lượt tải thật, mỗi người chia sẻ torrent tính 1.000, mỗi ảnh AI Horde và mỗi lượt chạy trên trang tạo ảnh tính một.
- Thang log
- Đếm theo chục, không phải theo đơn vị: từ 1.000 lên 10.000 lượt tải thêm cùng số điểm như từ 10.000 lên 100.000. Giúp tránh việc các mô hình lớn lấn át hết mọi thứ khác.
- Lượt thích
- Giơ ngón tay cái và lượt thích từ mọi nguồn, mỗi lượt bằng một nửa lượt tải trên thang log.
- Tỷ lệ áp dụng
- Bao nhiêu lượt tải mỗi ngày mà mô hình nhận được hiện tại, tính từ chênh lệch giữa hai lần đọc nguồn. Bằng một phần tư trọng số của lượt tải.
- Đã đo và ước tính
- Đã đo nghĩa là có hai lần đọc từ một nguồn và sự khác biệt là thật. Ước tính nghĩa là chỉ biết tổng số hôm nay và quá khứ được phân bổ trong suốt thời gian tồn tại của mô hình; trang web sẽ nói rõ đang hiển thị loại nào.
- Seeder
- Người giữ bản sao trọng số trực tuyến để người khác tải qua torrent, hoặc một bản sao lưu trữ làm điều tương tự. Mỗi người được tính là 1.000 lượt tải.
- AI Horde
- Một mạng lưới tình nguyện tạo ảnh miễn phí trên máy tính được hiến tặng. Số ảnh nó đã tạo với một mô hình được công khai, và mỗi ảnh được tính là một lượt tải.
- Trang tạo ảnh
- Các trang lưu trữ bản sao mô hình riêng và cho phép người dùng tạo ảnh, như PixAI, SeaArt và Yodayo. Lượt tải của họ được tính giống như Civitai và mỗi lần tạo ảnh được tính là một lượt tải.
- Token OpenRouter
- Mô hình văn bản phục vụ qua API, như Claude hoặc GPT, không có trọng số để tải xuống, nên sử dụng token để đo lường: các đoạn văn bản nó đọc và viết qua OpenRouter, một cổng kết nối nhiều ứng dụng sử dụng, trong 30 ngày qua. Mỗi 10,000,000 token tính là một lượt tải. Nguồn: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
- Mô hình đầy đủ (checkpoint)
- Chính là trọng số, file tự tạo ảnh. Nó được cộng thêm điểm vì các add-on phụ thuộc vào nó.
- LoRA và embedding
- Các file add-on nhỏ giúp điều chỉnh trọng số của người khác theo phong cách, nhân vật hoặc ý tưởng. Chúng không thể chạy riêng.
- Gia đình và trọng số
- Nền tảng mà mô hình xây dựng trên đó, như SD 1.5, SDXL, Flux hoặc Wan. Mỗi mô hình kế thừa ngày phát hành của trọng số gia đình nó.
- Tuổi
- Điểm trừ dựa trên thời gian trọng số gia đình được phát hành: 150° mỗi năm, tối đa 750°. Nó giữ lại lượt tải cũ đã tích tụ nhiều năm bằng cách đóng băng đầu danh sách.
- Tăng gia đình
- Một đẩy nhỏ có giới hạn cho LoRA của một gia đình mà trang này đang ưu tiên, luôn được liệt kê trong phần phân tích.
- Điểm thay thế
- Một số ổn định dưới mức tối thiểu dành cho mô hình chưa có báo cáo nguồn, để danh sách luôn đầy đủ. Nó không bao giờ xếp trên mô hình có dữ liệu.
- Mới! (giai đoạn thử nghiệm)
- Mô hình dưới 7 ngày tuổi hiển thị Mới! thay vì điểm số và không được xếp hạng. Điểm số được tính từ ngày đầu tiên, nhưng mô hình mới một ngày tăng trưởng nhanh nhất, nên nếu không chờ đợi thì #1 tuần này sẽ luôn là mô hình mới ra hôm qua thay vì mô hình giữ vững trong tuần.
- Xu hướng
- Tốc độ tăng trưởng của mô hình trong một khoảng thời gian so với tốc độ tăng trưởng trung bình của mô hình khác trong cùng khoảng thời gian. Nhanh hơn trung bình là tăng, chậm hơn là giảm.
- Mô hình điển hình
- Giữa danh mục: một nửa mô hình có số liệu tăng nhanh hơn trong khoảng thời gian, một nửa tăng chậm hơn.
KAT Coder Pro V2.5 là một mô hình văn bản thuộc họ Text / LLM được liệt kê trên ModelTrends.ai, danh mục chỉ đọc về các mô hình AI hình ảnh, video và văn bản mã nguồn mở. So sánh nó với các mô hình Text / LLM khác và xem điểm độ hot để biết xu hướng.
Duyệt theo họ mô hình
Mô hình Text / LLM
434
Mô hình Anima
528
Mô hình Chroma
19
Mô hình Fibo
2
Mô hình Flux
1,496
Mô hình Flux 2 / Klein
1,239
Mô hình Flux 3
3
Mô hình Moss
3
Mô hình Iris
1
Mô hình MiniMax H3
364
Mô hình Hunyuan
204
Mô hình Ideogram
20
Mô hình Krea2
717
Mô hình Qwen
20
Mô hình Qwen2
47
Mô hình Ltx2
153