Kwaipilot: KAT-Coder-Air V2.5

Kwaipilot: KAT-Coder-Air V2.5 est un LLM de kwaipilot, sorti le 10 juillet 2026. Il associe une fenêtre de contexte de 256 000 tokens à un positionnement très économique, avec une tarification inférieure de 93% à la moyenne des LLM similaires.

Kwaipilot: KAT-Coder-Air V2.5 est un LLM de kwaipilot, sorti le 10 juillet 2026. Il associe une fenêtre de contexte de 256 000 tokens à un positionnement très économique, avec une tarification inférieure de 93% à la moyenne des LLM similaires.

Le modèle se distingue surtout par ses résultats de premier plan en General Knowledge et en Ethics. Son profil est plus contrasté en mathématiques, raisonnement, classification d'e-mails et hallucinations. Les données disponibles sont corroborées par trois sources concordantes.

Caractéristiques

CaractéristiqueValeur
TypeGrand modèle de langage (LLM)
Éditeurkwaipilot
Poids▫ n.d.
Date de sortie10 juillet 2026
Multimodalnon
Fenêtre de contexte256 000 tokens
Modalités (entrée → sortie)text → text

Performances (benchmarks)

BenchmarkScoreRang (LLM)SourceFiabilité
Benchable : General Knowledge (Baseline)100,0 %1ᵉ / 161benchable✅ Mesuré
Benchable : Ethics (Baseline)100,0 %1ᵉ / 159benchable✅ Mesuré
Benchable : Email Classification (Baseline)97,0 %122ᵉ / 163benchable✅ Mesuré
Benchable : Mathematics (Baseline)95,4 %20ᵉ / 140benchable✅ Mesuré
Benchable : Reasoning (Baseline)92,0 %50ᵉ / 155benchable✅ Mesuré
Benchable : Hallucinations (Baseline)91,7 %87ᵉ / 146benchable✅ Mesuré
Benchable : Coding (Baseline)84,0 %96ᵉ / 162benchable✅ Mesuré
Benchable : Instruction Following (Baseline)0,0 %145ᵉ / 163benchable✅ Mesuré

Comment se situe-t-il ?

Le modèle (en orange) comparé aux meilleurs modèles sur chaque dimension évaluée, et à ses voisins de classement.

Benchable : General Knowledge (Baseline)

▶ KAT-Coder-Ai…100 %

Benchable : Ethics (Baseline)

▶ KAT-Coder-Ai…100 %
command-r-plus-08-202499 %

Tarifs

FournisseurEntrée / 1MSortie / 1MCache lecture / 1M
StreamLake0,15 $0,6 $0,03 $

Prix en dollars US par million de tokens.

Sa tarification se situe 93 % en dessous de la moyenne des LLM similaires, et 36,7 fois moins cher que les modèles frontières (Claude Fable 5, GPT-5.6 Sol, Gemini 3.5 Flash).

Coût & vitesse agentiques

IndicateurValeur
Coût moyen par benchmark — Benchable0,01 $
Latence moyenne par benchmark — Benchable4 min 20 s

Coûts et durées réels mesurés en exécutant le modèle comme agent. PinchBench = un run complet de 147 tâches (harness OpenClaw) ; Benchable = moyenne par benchmark. Sources : PinchBench, Benchable.ai.

Notre analyse

Forces. Kwaipilot: KAT-Coder-Air V2.5 occupe la première place des classements Benchable en General Knowledge et en Ethics, deux résultats qui constituent ses principaux points forts. Il se situe également dans le haut du classement en Mathematics, tandis que sa fenêtre de 256 000 tokens autorise des entrées particulièrement longues. Son principal avantage pratique reste son coût: il est environ 36,7 fois moins cher que les modèles frontière, avec un tarif d'entrée minimal de 0,15 $ par million de tokens et un tarif de sortie de 0,6 $.

Limites et points d'attention. Les résultats sont moins homogènes dès que l'évaluation porte sur d'autres dimensions. Le modèle se place en milieu de tableau en Reasoning et dans l'évaluation Hallucinations. Il apparaît nettement en retrait en Email Classification, malgré un score brut élevé, ce qui montre que le pourcentage isolé masque une position comparative défavorable. Ce profil convient surtout aux traitements sensibles au coût, nécessitant une longue fenêtre de contexte et privilégiant les connaissances générales ou les mathématiques. Il est moins indiqué lorsque la classification d'e-mails ou un meilleur classement face aux hallucinations constitue la priorité.


Sources des données : OpenRouter (openrouter.ai) · Benchable.ai (benchable.ai) · LLM-Stats (llm-stats.com).