Kuaishou открыла KAT-Coder V2.5-Dev — coding-модель с 3 млрд активных параметров

Команда KwaiKAT из Kuaishou опубликовала веса KAT-Coder V2.5-Dev — открытой модели для агентной разработки. В отличие от обычного генератора фрагментов кода, она рассчитана на работу внутри репозитория: может изучать файлы, вызывать инструменты, вносить изменения и проверять результат тестами.

Что выпустили

KAT-Coder V2.5-Dev построена как MoE-модель: всего в ней 35 млрд параметров, но для каждого запроса активируются около 3 млрд. Контекст достигает 262 144 токенов, а веса доступны на Hugging Face по лицензии Apache 2.0. Модель текстовая — компоненты для изображений и видео в открытый релиз не вошли.

В основе лежит Qwen3.6-35B-A3B, которую дообучили на 127 тысячах примеров, а затем усилили обучением с подкреплением. Разработчики отдельно боролись с неудачными вызовами инструментов, повторениями и ситуациями, когда агент запускал десятки параллельных действий и переполнял контекст.

Что показали тесты

По внутреннему прогону команды модель набрала 69,4% на SWE-bench Verified, 63% на SWE-bench Multilingual и 93,43 балла на PinchBench. В сравнении моделей близкого размера она опередила базовую Qwen3.6, несколько версий Gemma и Qwen3-Coder. Важно учитывать, что все результаты воспроизводила сама команда KwaiKAT в едином тестовом окружении — это не независимая проверка.

Кому это пригодится

Релиз интересен разработчикам и компаниям, которым нужен управляемый coding-агент на собственной инфраструктуре: веса можно развернуть через vLLM, SGLang, KTransformers или Transformers и подключить через OpenAI-совместимый API. Поддержка tool use уже предусмотрена в официальных инструкциях.

При этом «3 млрд активных параметров» не означает запуск на обычном ноутбуке: полный вес модели — 35 млрд параметров, а для максимального контекста авторы показывают конфигурацию с восемью GPU. Поэтому практический сценарий — серверное развёртывание, облачный endpoint или эксперименты команд, которым важны открытая лицензия и контроль над данными.