KAT-Coder-Pro V2正式發(fā)布：“最懂龍蝦，最會設計”

近日，快手旗下KwaiKAT團隊正式推出新一代旗艦級Agentic Coding模型——KAT-Coder-Pro V2。據(jù)了解，該模型在多Agent框架泛化能力與前端美學生成兩大方向上實現(xiàn)了關鍵升級，目前已通過StreamLake平臺全量上線，面向開發(fā)者與普通用戶開放使用。

瞄準真實開發(fā)痛點，優(yōu)化多腳手架泛化能力

在 AI Coding 的真實落地場景中，以 OpenClaw 為代表的 AI Agent 框架持續(xù)高頻迭代，不斷引入新工具與新協(xié)議，這對模型的腳手架泛化能力提出了巨大挑戰(zhàn)。工具調用失敗、多步任務中斷、指令理解偏差，是模型在實際使用中頻繁暴露的問題，而在高頻使用場景下，這些問題會被成倍放大，直接影響用戶體驗。

KAT-Coder-Pro V2 從數(shù)據(jù)構建到訓練流程進行了系統(tǒng)性重構，圍繞"多腳手架泛化能力"展開針對性設計，并針對 OpenClaw 使用場景從原生任務數(shù)據(jù)出發(fā)進行全鏈路專項優(yōu)化——不僅覆蓋腳手架協(xié)議理解與工具鏈調用，更在訓練階段對長鏈路執(zhí)行穩(wěn)定性進行深度強化。最終評測結果顯示，KAT-Coder 在復雜 Skills 遵循率與多步任務完成率上取得顯著提升，在定時觸發(fā)、高吞吐、長鏈路等高壓場景下的執(zhí)行效率與響應穩(wěn)定性同步達到業(yè)界一流水平。

前端美學生成取得階段性突破，口語輸入即可獲得專業(yè)級輸出

相較于腳手架泛能力的提升主要面向專業(yè)開發(fā)群體，KAT-Coder-Pro V2在前端美學生成方向的進展，則指向了更大規(guī)模的泛開發(fā)用戶群體。在Landing Page和PPT生成場景中，用戶僅需口語化描述，即可獲得接近結構化設計 spec 輸入水平的高品質輸出。

值得關注的是，為解決當前行業(yè)在美學評估維度上的系統(tǒng)性缺失，KwaiKAT聯(lián)合專業(yè)設計師團隊推出了"KAT美學Benchmark"。該基準采用設計師人工盲測機制，圍繞配色、布局、元素搭配等10個獨立維度進行深度評估，強調"出彩且無瑕疵"而非"最像參考圖"。在這套評測體系下，KAT-Coder-Pro V2的表現(xiàn)頗為亮眼：PPT場景總分57.6，領先競品14至22分，配色單項高達78分；Landing Page場景總分59.8，位列第一，在配色、元素、布局等核心維度均建立起明顯優(yōu)勢。與上一代基線相比，PPT均分提升103%，Landing Page提升42%，元素單項增幅達300%。

基座能力全面躋身全球第一梯隊

支撐上述能力的，是底層通用能力的整體躍升。KAT-Coder-Pro V2 在Terminal-Bench Hard（46.8）、τ²-Bench Telecom（93.9）、AA-LCR（68.0）等主流基準上進入全球第一梯隊。

展望未來，KwaiKAT團隊表示，一線開發(fā)者的真實反饋始終是驅動模型迭代的核心動力。團隊將保持開放姿態(tài)，與開發(fā)者社區(qū)緊密協(xié)作，在實際應用中持續(xù)打磨產(chǎn)品體驗，推動AI編程工具從"能用"走向"好用"，最終服務于每一位有創(chuàng)造需求的用戶。