北京
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，為全球開發者帶來了更高效、更貼合業務場景的AI編碼輔助體驗。憑借此次迭代，KAT-Coder-Pro V1在權威評測機構Artificial Analysis（AA）榜單中表現亮眼，以64分綜合評分躋身全球總榜TOP10，更以絕對優勢在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：深度優化了模型在 Claude Code、Kilo Code、Roo Code、Cline、Zed 等數十種主流Agent工具中的集成表現，顯著提升了模型在不同開發環境下的交互流暢度和響應精確性。
強化代碼推理與工具調用：進一步提升了模型的 Agentic Coding 能力，強化模型在不同場景下調用 Coding Tools 和 Web Search Tools 解決實際問題的能力。
提升工具調用穩定性：降低了工具（API）調用的整體錯誤率，提升了復雜任務流的穩定性。
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）權威評測中展現出全面且強勁的性能提升，核心指標表現如下：
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，成為榜單中表現最突出的國產編碼模型之一；在 Non-Reasoning Model 賽道中，更是以絕對優勢拿下榜單第一。
工具調用能力領先：在2-Bench Telecom（Agentic Tool Use）中取得 89% 的優異成績，充分驗證其在復雜工具調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顯著提升，進一步貼近實際開發需求，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，能更精準理解開發者意圖，減少因指令偏差導致的無效輸出，提升開發效率。
在AA榜單的官方評測結果中，我們也清晰看到了KAT-Coder-Pro V1 除性能外的其他優點：
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定且高質量的輸出，更好的實現了價格與質量的平衡，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于同性能區間的其他模型。在真實開發場景中，響應慢的模型，很容易讓開發者陷入 “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”，讓開發者在沉浸式開發中徹底告別等待，盡享行云流水般的編碼體驗。
技術揭秘：如何解決MOE模型RL訓練的不穩定性？
當前業界大多把模型在RL訓練時出現reward 崩潰的問題歸因于“訓推不一致”。然而，我們的實驗發現：當前階段 RL 訓練不穩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，開發者無需重新配置即可繼續免費體驗最新模型。
開發工具接入指南：https://www.streamlake.com/document/WANQING/me6ymdjrqv8lp4iq0o9
API KEY申請：https://streamlake.com/product/kat-coder
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