近日，快手KAT-Coder-Pro V1進行了1210版關鍵迭代，聚焦Agentic Coding領域核心能力升級，為全球開發(fā)者帶來了更高效、更貼合業(yè)務場景的AI編碼輔助體驗。憑借此次迭代，KAT-Coder-Pro V1在權威評測機構(gòu)Artificial Analysis（AA）榜單中表現(xiàn)亮眼，以64分綜合評分躋身全球總榜TOP10，更以絕對優(yōu)勢在Non-Reasoning Model中斬獲第一名，再次印證其在AI編碼領域的頂尖實力。

四大維度深度優(yōu)化，筑牢Agentic Coding核心競爭力

為應對復雜編程場景，KAT-Coder-Pro V1 新版本圍繞開發(fā)者實際需求，在以下四大關鍵維度完成進一步升級：

卓越 Agentic 交互體驗：深度優(yōu)化了模型在 Claude Code、Kilo Code、Roo Code、Cline、Zed 等數(shù)十種主流Agent工具中的集成表現(xiàn)，顯著提升了模型在不同開發(fā)環(huán)境下的交互流暢度和響應精確性。

強化代碼推理與工具調(diào)用：進一步提升了模型的 Agentic Coding 能力，強化模型在不同場景下調(diào)用 Coding Tools 和 Web Search Tools 解決實際問題的能力。

提升工具調(diào)用穩(wěn)定性：降低了工具（API）調(diào)用的整體錯誤率，提升了復雜任務流的穩(wěn)定性。

增強前端代碼生成能力：通過生成式獎勵模型大幅度提升前端頁面美感，顯著增強了 HTML、CSS、JavaScript 等前端代碼的生成質(zhì)量與準確性。

AA榜單成績亮眼，多維度性能比肩國際頂尖模型

隨著我們進一步提升模型的通用任務能力，KAT-Coder-Pro V1 在 Artificial Analysis（AA）權威評測中展現(xiàn)出全面且強勁的性能提升，核心指標表現(xiàn)如下：

綜合排名躋身全球TOP 10：Artificial Analysis intelligence index取得64分，綜合模型能力排名第十名，超越 Claude 4.5 Sonnet，成為榜單中表現(xiàn)最突出的國產(chǎn)編碼模型之一；在 Non-Reasoning Model 賽道中，更是以絕對優(yōu)勢拿下榜單第一。

工具調(diào)用能力領先：在2-Bench Telecom（Agentic Tool Use）中取得 89% 的優(yōu)異成績，充分驗證其在復雜工具調(diào)用場景下的高效性與可靠性。

通用任務能力提升：在各類高難度學科推理基準測試中表現(xiàn)顯著提升，進一步貼近實際開發(fā)需求，AA-LCR（Long Context Reasoning）達到74%；Humanity's Last Exam 達到33.4%；AIME 2025 達到95%。

指令遵循能力突出：IFBench（Instruction Following）指標達 68%，超過 Claude Opus 4.5、Deepseek V3.2 等模型，能更精準理解開發(fā)者意圖，減少因指令偏差導致的無效輸出，提升開發(fā)效率。

在AA榜單的官方評測結(jié)果中，我們也清晰看到了KAT-Coder-Pro V1 除性能外的其他優(yōu)點：

極致性價比

在 AA 評測任務中，KAT-Coder-Pro V1 的輸出 Token 消耗量遠低于同性能區(qū)間的其他模型（如 Claude 4.5 Sonnet、Grok 4.1 Fast）。這意味著，搭配KAT-Coder-Pro V1極具競爭力的定價，在真實世界的相同編程任務中，KAT-Coder-Pro V1 能讓用戶以更低成本獲得穩(wěn)定且高質(zhì)量的輸出，更好的實現(xiàn)了價格與質(zhì)量的平衡，無疑是 AI 編程場景下極具競爭力的高性價比之選。

極速響應，保障沉浸式編碼體驗

KAT-Coder-Pro V1 兼具卓越的服務性能，端到端響應耗時也遠優(yōu)于同性能區(qū)間的其他模型。在真實開發(fā)場景中，響應慢的模型，很容易讓開發(fā)者陷入 “等待焦慮”，及在 Vibe coding 過程中，需要停下來等待模型加載輸出，突然冒出來的思路靈感容易在等待輸出的過程中被打斷跑偏。KAT-Coder-Pro V1 可以做 “即輸即得”，讓開發(fā)者在沉浸式開發(fā)中徹底告別等待，盡享行云流水般的編碼體驗。

技術揭秘：如何解決MOE模型RL訓練的不穩(wěn)定性？

當前業(yè)界大多把模型在RL訓練時出現(xiàn)reward 崩潰的問題歸因于“訓推不一致”。然而，我們的實驗發(fā)現(xiàn)：當前階段 RL 訓練不穩(wěn)定的主導因素并不是訓推不一致，而是采樣噪聲（Sampling Noise）本身。當我們顯式抑制噪聲強度后，即使存在明顯的訓推差異，訓練依舊保持穩(wěn)定，并能獲得更快的收斂速度。

圖中mean_8(黃線)代表我們提出的抑制采樣噪聲方法，其余曲線為TIS等業(yè)界常用方法。對比可見，我們的方法能獲得更好的訓練效果。

具體技術細節(jié)詳見：https://kwaikat.github.io/kwaikat-blog/posts/katcoder_1201/

便捷接入，限時免費體驗頂尖AI編碼能力

目前，StreamLake官方API已同步更新，接口與調(diào)用方式保持不變。且與 OpenRouter、Novita AI、AtlasCloud、ZenMux 等合作伙伴完成兼容適配，開發(fā)者無需重新配置即可繼續(xù)免費體驗最新模型。

開發(fā)工具接入指南：https://www.streamlake.com/document/WANQING/me6ymdjrqv8lp4iq0o9

API KEY申請：https://streamlake.com/product/kat-coder