KwaiKAT 团队近日重磅发布旗舰级 Agentic 编程模型——KAT-Coder-Pro V2.5 正式上线。自 V2 版本推出以来，团队持续收集一线开发者的真实反馈。大家最关注的问题高度一致：是否能够直接将整个 issue 提交给模型，让它在仓库中自动定位、修复并运行测试？能否将完整的业务工作流全权委托给模型，而不是只完成其中一小步？
本次升级的核心目标非常明确：更长的任务链路、更复杂的业务工作流。围绕这一目标，KwaiKAT 团队在长程工程能力、通用 Agentic 能力以及大规模 Agentic 强化学习体系三个维度上，均进行了系统性升级。
长程工程能力：从“补全代码”到“运转项目”
真实的软件工程场景远不止于补全一段函数那么简单。开发者需要模型能够理解模糊的自然语言描述，在动辄几十上百个文件的仓库中精准定位需要修改的位置，严格遵循项目既有规范进行最小化改动，最后还要通过测试验证。为实现这一目标，KwaiKAT 团队构建了一套名为 AutoBuilder 的自动化环境构建流水线。根据最新披露的数据，该流水线将可运行仓库环境的构建成功率，从业界普遍的 16.5% 左右，大幅提升至 57.2%。目前，团队已累计沉淀出覆盖 12 种编程语言、超过 10 万个可运行、可验证的真实“训练车间”，让模型能够在真实项目环境中完成迭代训练。
评测成绩亮眼，真实场景稳定交付
最新公布的评测结果显示，KAT-Coder-Pro V2.5 在多项 Coding 与 Agentic 评测中展现出稳定的性能：
长程工程能力方面，SWE-Bench Pro 上取得了 65.2 分，快手内部真实工程任务评测集 KAT Code Bench 上则为 53.1 分。这意味着开发者现在可以直接将整个 issue 交给模型处理，而无需先自行拆解为一个个小改动。
通用 Agentic 能力方面，在多轮 Agentic 任务评测 PinchBench 上获得了 94.9 分，快手内部 Agentic 评测集 KAT Claw Bench 上也有 85.5 分。从工具选择、上下文管理到最终交付物生成，整个流程的稳定表现都得到了充分验证。
目前，KAT-Coder-Pro V2.5 已在 StreamLake 平台全面上线，开发者可通过 StreamLake.com 直接调用模型 API，并将其集成到自己的工作流中。完整的技术细节，请参见 KAT-Coder-Pro V2.5 技术报告。
