論文の概要: KAT-Coder-V2 Technical Report

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.27703v1
• Date: Sun, 29 Mar 2026 14:01:35 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-31 23:18:45.079929
• Title: KAT-Coder-V2 Technical Report
• Title（参考訳）: KAT-Coder-V2技術報告
• Abstract要約: 本稿では,KwaiKATチームが開発したエージェントコーディングモデルであるKAT-Coder-V2を紹介する。 KAT-Coder-V2は、エージェントコーディングを5つの専門ドメインに分解する"Specialize-then-Unify"パラダイムを採用している。 我々は、数万の同時サンドボックスインスタンスを持続するモジュラーインフラストラクチャであるKwaiEnvを開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 45.53423367042574
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We present KAT-Coder-V2, an agentic coding model developed by the KwaiKAT team at Kuaishou. KAT-Coder-V2 adopts a "Specialize-then-Unify" paradigm that decomposes agentic coding into five expert domains - SWE, WebCoding, Terminal, WebSearch, and General - each undergoing independent supervised fine-tuning and reinforcement learning, before being consolidated into a single model via on-policy distillation. We develop KwaiEnv, a modular infrastructure sustaining tens of thousands of concurrent sandbox instances, and scale RL training along task complexity, intent alignment, and scaffold generalization. We further propose MCLA for stabilizing MoE RL training and Tree Training for eliminating redundant computation over tree-structured trajectories with up to 6.2x speedup. KAT-Coder-V2 achieves 79.6% on SWE-bench Verified (vs. Claude Opus 4.6 at 80.8%), 88.7 on PinchBench (surpassing GLM-5 and MiniMax M2.7), ranks first across all three frontend aesthetics scenarios, and maintains strong generalist scores on Terminal-Bench Hard (46.8) and tau^2-Bench (93.9). Our model is publicly available at https://streamlake.com/product/kat-coder.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,KwaiKATチームが開発したエージェントコーディングモデルであるKAT-Coder-V2を紹介する。 KAT-Coder-V2は、エージェントコーディングを5つの専門ドメイン(SWE、WebCoding、Terminal、WebSearch、General)に分解する"Specialize-then-Unify"パラダイムを採用しています。 KwaiEnvは、数万の同時サンドボックスインスタンスを持続するモジュラーインフラストラクチャで、タスクの複雑さ、インテントアライメント、足場一般化に沿ってRLトレーニングをスケールします。 さらに,木構造軌道上の冗長な計算を最大6.2倍の高速化で除去するためのMoE RLトレーニングとツリートレーニングの安定化のためのMCLAを提案する。 KAT-Coder-V2 は SWE-bench Verified (vs. Claude Opus 4.6 at 80.8%)、88.7 on PinchBench (GLM-5 と MiniMax M2.7) で79.6%を獲得し、3つのフロントエンド美学シナリオで第1位となり、ターミナル・ベンチハード (46.8) とタウ^2-Bench (93.9) で強力な一般スコアを維持している。 私たちのモデルはhttps://streamlake.com/product/kat-coder.comで公開されています。

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