开源编程模型王座易主了，谁能想到新SOTA是快手

快手开源模型KAT-Dev-72B-Exp登顶全球SWE-Bench排行榜

重磅技术突破：中国科技企业快手最新推出的开源大型语言模型KAT-Dev-72B-Exp在权威编程能力评估平台SWE-Bench上以74.6%的超高准确率成功登顶，成为目前全球性能最强的开源编程模型。

核心成就解析

行业影响评估

此次登顶标志着全球AI产业开源生态力量的又一次跃升。作为中国互联网企业的代表，快手在该领域的突出表现不仅体现了中国企业在前沿AI技术研发上的实力，也为全球开发者社区提供了更加强大的开源工具选择。
业内人士分析，KAT-Dev-72B-Exp模型的优异性能将为全球软件开发工作流程带来革命性变化，进一步提升程序开发效率与质量。这一突破也预示着中国AI企业在大模型赛道上的竞争力正持续增强。

KAT技术系列再添新成员：KAT-Dev-72B-Exp实现重大突破

KAT-Dev-72B-Exp近日作为KAT-Coder模型的实验性强化学习版本正式亮相。该模型的推出标志着自然语言处理领域再次取得重要进展。
值得注意的是，其基础版本KAT-Coder已在专业技术评测中展现出卓越实力。在权威的SWE-Bench认证榜单上，KAT-Coder成功超越了GPT-5（非Codex模式）和Claude 4 Sonnet两大主流AI模型，展现出不俗的技术竞争力。
这一技术成果预示着我们正迎来AI编程助手的新一代发展浪潮。KAT系列模型的持续创新让人工智能在代码生成和理解能力方面取得突破性提升。

KAT-Coder技术实现经典游戏《水果忍者》网页复刻版

KAT-Coder技术团队近日成功在网页环境中完整复刻了经典游戏《水果忍者》(Fruit Ninja)。该网页版本不仅完美重现了原版游戏的玩法体验，还完整包含了计分系统和生命值系统等核心游戏机制。

技术实现亮点

此次技术复刻展现了KAT-Coder团队在网页游戏开发领域的深厚功力，为经典游戏移植提供了新的技术参考。
该模型不仅能适配Claude Code等编程工具的使用场景，而且实现了对Claude系列模型的开源替代方案。这一技术特性使其在专业开发环境中具备显著的实用价值，为开发者提供了更多样的选择。

用代码让物理规律可视化

KAT-Coder研发团队公布最新技术成果

开发团队在其官方X平台账号上持续披露了KAT-Coder引擎的最新应用案例。其中特别展示了一款具有创新交互特性的赛博朋克风格动态时钟。
该时钟应用具有以下核心特性：

此项展示标志着KAT-Coder引擎在3D交互可视化领域的又一重要技术突破。

KAT-Coder在物理规律可视化领域的卓越表现

KAT-Coder不仅能够生成精美的交互特效，在物理规律的可视化呈现方面同样展现出强大实力。该平台赋能开发者基于物理原理构建逼真的动态模拟场景，为用户提供直观的科学认知体验。

核心技术特点

该平台通过代码驱动的方式，将抽象的物理规律转化为直观的动态可视化呈现，为科学教育和技术演示提供了创新的解决方案。

高层建筑爆破拆除过程的物理仿真分析

研究目标：本文对一座60层圆形塔楼在受控爆破过程中的倒塌行为进行了高精度物理模拟。

关键技术参数

动力学过程解析

工程验证价值

该仿真严格遵循连续介质力学基本原理，其数值结果与现场实测数据的误差小于5%，为超高层建筑拆除方案设计提供了可靠的预测工具。

KAT-Coder核心技术解析

一、核心架构设计

KAT-Coder采用了多模态融合架构，通过以下几种关键技术实现了高效可靠的代码生成：

二、关键技术组件

1. 代码表征学习

2. 意图理解技术

三、技术创新点

KAT-Coder的创新主要体现在：

这些技术的有机结合使得KAT-Coder在代码质量、生成效率和适用性等多个维度都具有显著优势。

强化学习后出现涌现行为

KAT-Coder模型的多阶段训练优化策略

KAT-Coder模型采用了四阶段渐进式训练框架，包括中期训练、监督微调（SFT）、强化微调（RFT）以及大规模Agentic强化学习。这一系统化的训练方法显著提升了模型在复杂任务场景下的综合能力。

中期训练阶段的进阶设计

中期训练作为基础能力构建的核心环节，实施了双阶段分层优化：

该训练架构体现了从基础能力到专项技能的递进式培养，为后续的微调阶段奠定了坚实的多模态能力基础。

深度强化学习在软件开发任务中的应用方法

1. 监督式微调（SFT）与奖励微调（RFT）

在监督式微调（SFT）阶段，模型通过高质量轨迹数据进行训练，以学习准确执行真实的下游任务。随后进入奖励微调（RFT）阶段，该阶段允许模型进行自主探索，为后续的强化学习（RL）阶段奠定必要基础。

2. 强化学习阶段的关键组件

在强化学习阶段，针对软件开发场景，研发团队重点聚焦于三个核心组件：

3. 高质量数据集的构建与筛选

研发团队通过以下步骤确保数据质量：

4. 数据多样性的扩展

研发团队进一步丰富了强化学习的数据多样性，具体包括：

强化学习助力模型能力突破：任务效率提升与多工具协同调用实现

数据显示，相比于初始监督微调(SFT)阶段，经强化学习训练后的模型完成任务所需互动次数减少了32%，大幅提升了任务执行效率。

传统顺序调用范式被多工具并行调用能力所替代，强化学习阶段后模型展现出同时协调多个工具的创新功能，这一技术进步为复杂任务的处理提供了全新解决方案。
在本研究的核心技术支撑方面，快手团队自主研发的SeamlessFlow框架发挥了关键作用。作为一款工业级强化学习底层架构，该系统为上述模型能力的突破性发展提供了稳定的训练环境和高效的计算支持。

工业级强化学习框架

SeamlessFlow创新数据平面架构解析：解耦RL训练与智能体实现

SeamlessFlow采用突破性的数据平面架构设计，实现了强化学习（RL）训练逻辑与智能体实现的深度解耦。这一创新为多智能体协作和在线强化学习训练等复杂场景提供了系统性支持。

核心架构创新

通过在LLM服务与智能体之间引入透明代理层，系统免除了智能体适配特定训练框架的负担。

该组件作为数据平面的核心，以隐式记录机制实现全流程监控。其核心功能包括：

作为系统的节奏控制中枢，负责协调各模块的运行时序与交互流程，确保系统整体运行效率。
这一架构设计标志着强化学习系统向模块化、可扩展方向的重要演进。

H800 GPU测试显示SeamlessFlow框架性能显著超越VERL

在最新的高性能计算框架对比测试中，采用32张NVIDIA H800 GPU的研究数据表明，SeamlessFlow框架展现出显著的性能优势。

这项对比测试为大规模AI模型训练提供了重要的框架选型参考，特别是在需要高吞吐量和快速训练的场景下，SeamlessFlow展现出明显的技术优势。

Kwai研究团队创新Trie Packing机制，显著提升大模型训练效率

Trie Packing机制与训练引擎重构

Kwai-Coder及KAT-Dev-72B-Exp研究团队在最新研究中引入了一项名为Trie Packing的创新机制，并对训练引擎进行了系统性重构优化。这一突破性技术使模型能够更加高效地在共享前缀轨迹上进行训练任务。

技术原理与性能突破

在大规模智能代理(Agentic)训练场景中，智能体在完成任务时生成的token轨迹通常呈现树形结构特征。传统处理方式是将这些树形轨迹拆解为多条独立的线性序列进行处理。Kwai团队通过重写训练引擎和attention kernel实现了关键技术突破：

经实测验证，这套优化方案使训练速度平均提升了2.5倍，大幅提升了大规模模型训练的效率。

复合优化策略与卓越表现

研究团队还结合了难度感知的策略优化技术，实现了探索与利用的最优平衡。这些创新技术在基于开源仓库构建的大规模端到端可验证软件工程任务中展现出卓越性能，使KAT-Dev-72B-Exp模型在编程领域具备显著增强的能力表现。