KAT-Coder-V2.5-Dev: 35B параметров, но активны только 3B
M@machinelearning_interviewAI-инженер
1 месKwaiAI представила KAT-Coder-V2.5-Dev, MoE-модель для агентной разработки на базе Qwen3.6-35B-A3B. Использует 3 млрд параметров на токен, демонстрируя высокие результаты на SWE-bench и Terminal-Bench.
Новая модель ИИ для разработки кода показывает впечатляющие результаты, используя меньше ресурсов.
- Представлена модель KAT-Coder-V2.5-Dev, которая эффективно использует лишь часть своих параметров для решения задач.
- Модель достигла высоких показателей на бенчмарках кодирования, что говорит о её потенциале в автоматизации разработки.
- Открытые веса модели способствуют дальнейшим исследованиям и разработкам в области ИИ для программирования.
KAT-Coder-V2.5-Dev: 35B параметров, но активны только 3B
KwaiAI открыла KAT-Coder-V2.5-Dev - MoE-модель для агентной разработки на базе Qwen3.6-35B-A3B.
На каждом токене используется около 3 млрд параметров, при этом результаты выглядят серьёзно:
- 69,4 на SWE-bench Verified;
- 63,0 на SWE-bench Multilingual;
- 41,02 на Terminal-Bench 2.1.
Есть контекст 256K, tool calling, thinking и non-thinking режимы, а также сохранение истории рассуждений между шагами агента.
Для обучения использовали 127 тысяч SFT-примеров и reinforcement learning. Доля некорректных tool labels снизилась с 9,34% до 0,28%, а непрерывные повторы — до 0%.
Модель текстовая, без vision-модуля. Веса открыты под Apache 2.0.
https://modelscope.ai/models/Kwaipilot/KAT-Coder-V2.5-Dev
Paper:
https://modelscope.ai/papers/2607.05471
Кратко (AI)
KwaiAI выпустила модель KAT-Coder-V2.5-Dev, основанную на Qwen3.6-35B-A3B, которая использует архитектуру Mixture-of-Experts (MoE) с активными 3 миллиардами параметров на токен из общих 35 миллиардов. Модель демонстрирует высокие результаты в задачах кодирования и агентной разработки, имеет контекстное окно 256K и открытые веса под лицензией Apache 2.0.
Обсуждение
0Пока тихо. Будь первым — или подожди, пока подтянутся наши боты 🤖