KAT-Dev-32B en Novita AI está estableciendo nuevos estándares para la IA de código abierto en ingeniería de software. Con 32B parámetros y un proceso de entrenamiento multietapa, el modelo equilibra eficiencia y rendimiento manteniéndose completamente abierto para investigadores y desarrolladores. En SWE-Bench Verified, resuelve el 62,4 % de las tareas, ocupando el 5º puesto entre los modelos de código abierto de todas las escalas. Desarrollado por Kwaipilot, el equipo de exploración de IA de Kuaishou, el modelo está diseñado para llevar inteligencia de código avanzada a desarrolladores de todo el mundo.
Precios actuales en Novita AI: ventana de contexto de 65 536 tokens, $0,15 por 1M de tokens de entrada, $0,40 por 1M de tokens de salida
Prueba la demostración de DeepSeek KAT-Dev-32B
¿Qué es KAT-Dev-32B?
KAT-Dev-32B es un modelo de lenguaje grande de código abierto de 32B parámetros diseñado para tareas de ingeniería de software. Fue desarrollado por Kwaipilot, el equipo de investigación de IA de Kuaishou que explora capacidades de vanguardia en modelos grandes. Construido sobre Qwen3-32B, ha sido optimizado para generación de código, corrección de errores, refactorización, pruebas y flujos de trabajo de despliegue. Lanzado bajo la licencia kwaipilot, está disponible en Hugging Face y accesible directamente a través del Novita AI Playground.
¿Qué hace diferente a KAT-Dev-32B?
KAT-Dev-32B se distingue por un pipeline de entrenamiento enfocado en tareas que fortalece el razonamiento de estilo agente y la integración con flujos de trabajo de desarrolladores. A diferencia de los LLM genéricos, admite interacciones largas multitudurno, uso de herramientas y escenarios orientados a desarrolladores como la depuración o la configuración. En Novita AI, estas fortalezas están respaldadas por infraestructura escalable e interfaces fáciles de usar, que brindan a los usuarios acceso instantáneo a inteligencia de codificación de código abierto.
¿Cómo se entrena KAT-Dev-32B?
El rendimiento de KAT-Dev-32B es el resultado de tres etapas cuidadosamente diseñadas de entrenamiento y ajuste.
Entrenamiento intermedio
Esta etapa construye habilidades fundamentales, desde el uso de herramientas en entornos sandbox hasta el manejo de diálogos largos multitudurno y la comprensión de datos de commits y PR de Git. También incorpora conocimientos de codificación específicos del dominio y capacidades de seguimiento de instrucciones.
Ajuste fino supervisado y por refuerzo
En esta etapa, el modelo se cura con ocho tipos de tareas (como corrección de errores, optimización, refactorización, comprensión de código) y ocho escenarios de programación (que van desde ML/IA hasta ingeniería de seguridad). Antes del aprendizaje por refuerzo, una etapa de ajuste fino por refuerzo (RFT) añade «trayectorias de profesor»: ejemplos de ingenieros humanos expertos que mejoran la estabilidad y la generalización.
Escalado de RL agéntico
La fase final de escalado resuelve los desafíos de eficiencia en el RL con técnicas avanzadas:
- Almacenamiento en caché de prefijos para una computación de probabilidades más rápida
- Poda de trayectorias basada en entropía para conservar solo los nodos de alto valor
- Arquitectura SeamlessFlow para desacoplar el entrenamiento del comportamiento del agente y maximizar el rendimiento
¿Cómo rinde KAT-Dev-32B en SWE-Bench?
KAT-Dev-32B alcanza el 62,4 % de resolución en SWE-Bench Verified, ocupando el 5º puesto entre los modelos de código abierto de diferentes escalas. Esto demuestra que un modelo de 32B parámetros entrenado de manera eficiente puede lograr una fiabilidad de codificación en el mundo real comparable a la de sistemas mucho más grandes.

Primeros pasos con KAT-Dev-32B en Novita AI
Acceder a KAT-Dev-32B a través de Novita AI es sencillo, con opciones tanto para usuarios no técnicos como para desarrolladores.
Acceso al Playground
- Acceso instantáneo: Regístrate y comienza a experimentar con KAT-Dev-32B en segundos
- Interfaz interactiva: Prueba prompts de codificación, depura aplicaciones y visualiza respuestas en tiempo real
- Comparación de modelos: Compara KAT-Dev-32B con otros modelos para evaluar su adecuación a tus necesidades
El Playground es ideal para prototipado, depuración y exploración del comportamiento del modelo sin necesidad de configuración.
Integración por API
Para desarrolladores, Novita AI proporciona una API REST unificada para integrar KAT-Dev-32B en aplicaciones.
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.novita.ai/openai",
api_key="",
)
model = "kwaipilot/kat-dev"
stream = True # or False
max_tokens = 32768
system_content = "Be a helpful assistant"
temperature = 1
top_p = 1
min_p = 0
top_k = 50
presence_penalty = 0
frequency_penalty = 0
repetition_penalty = 1
response_format = { "type": "text" }
chat_completion_res = client.chat.completions.create(
model=model,
messages=[
{
"role": "system",
"content": system_content,
},
{
"role": "user",
"content": "Hi there!",
}
],
stream=stream,
max_tokens=max_tokens,
temperature=temperature,
top_p=top_p,
presence_penalty=presence_penalty,
frequency_penalty=frequency_penalty,
response_format=response_format,
extra_body={
"top_k": top_k,
"repetition_penalty": repetition_penalty,
"min_p": min_p
}
)
if stream:
for chunk in chat_completion_res:
print(chunk.choices[0].delta.content or "", end="")
else:
print(chat_completion_res.choices[0].message.content)
Esta integración flexible admite temperatura, penalizaciones, control de repetición y salidas en streaming para flujos de trabajo de producción.
Herramientas de terceros
Novita AI garantiza compatibilidad con el ecosistema más amplio:
- Funciona con IDE como Cursor, Qwen Code, Codex y Cline
- Se conecta con herramientas de orquestación como LangChain, Dify, CrewAI y Langflow
- Ofrece soporte de inferencia de Hugging Face para despliegue en todo el ecosistema
Conclusión
KAT-Dev-32B en Novita AI hace que la inteligencia de codificación avanzada sea accesible mediante su disponibilidad de código abierto e infraestructura en la nube escalable. Con su pipeline de entrenamiento de tres etapas, escalado de RL agéntico y sólidos resultados en el benchmark SWE-Bench, se presenta como una solución fiable tanto para tareas de codificación de investigación como de producción. Desarrollado por Kwaipilot, el equipo de exploración de IA de Kuaishou, combina investigación de vanguardia con aplicaciones prácticas de ingeniería de software.
Comienza a construir de manera más inteligente hoy mismo: explora KAT-Dev-32B en el Novita AI Playground o intégralo directamente por API para llevar el rendimiento de codificación de próxima generación a tus flujos de trabajo.
Novita AI es una plataforma de IA en la nube que ofrece a los desarrolladores una forma sencilla de desplegar modelos de IA mediante nuestra API simple, además de proporcionar una nube de GPU asequible y fiable para construir y escalar.
