图 近期，快手 Kwaipilot 团队推出了 KAT 系列两款突破性 Agentic Coding 大模型 ： 开源 32B 参数模型 KAT-Dev-32B 与 闭源旗舰模型 KAT-Coder 。 这两款模型在 Code Intelligence 领域分别体现出轻量级的超强表现和极致性能。其中，在 SWE-Bench Verified 上，KAT-Dev-32B 展现出强劲性能并取得了 62.4% 的 解决率，在所有不同规模的开源模型中排名第 5。与此同时，KAT-Coder 以 73.4% 的解决率在 SWE-Bench Verified 上取得了极佳的单模型表现，比肩全球顶尖闭源 模型。 核心贡献点摘要 KAT-Dev-32B 和 KAT-Coder 在多个训练阶段进行了创新和优化，包括 Mid-Training 阶段、监督微调 (SFT) 阶段、强化微调 (RFT) 阶段，以及大规模智能体强化学 习 (RL) 阶段，具体如下： KAT 系列模型的核心技术路线 一、Mid-Training Kwaipilot 团队对经过预训练的模型进行了两阶段训练，该阶段被称为 Mid-Training。在其中的第 ...