Kwaipilot: KAT-Coder-Pro V2.5
Kwaipilot: KAT-Coder-Pro V2.5 est un LLM de kwaipilot, sorti le 10 juillet 2026. Il se distingue par une fenêtre de contexte de 256 000 tokens et par des résultats de premier plan en connaissances générales, en éthique, en raisonnement et en code.
Kwaipilot: KAT-Coder-Pro V2.5 est un LLM de kwaipilot, sorti le 10 juillet 2026. Il se distingue par une fenêtre de contexte de 256 000 tokens et par des résultats de premier plan en connaissances générales, en éthique, en raisonnement et en code.
Son positionnement tarifaire est très économique, avec des prix inférieurs de 65% à la moyenne des LLM similaires et environ 7,4 fois moins élevés que ceux des modèles frontière. Cette comparaison repose sur trois sources de données concordantes.
Caractéristiques
| Caractéristique | Valeur |
|---|---|
| Type | Grand modèle de langage (LLM) |
| Éditeur | kwaipilot |
| Poids | ▫ n.d. |
| Date de sortie | 10 juillet 2026 |
| Multimodal | non |
| Fenêtre de contexte | 256 000 tokens |
| Modalités (entrée → sortie) | text → text |
Performances (benchmarks)
| Benchmark | Score | Rang (LLM) | Source | Fiabilité |
|---|---|---|---|---|
| Benchable : General Knowledge (Baseline) | 100,0 % | 1ᵉ / 161 | benchable | ✅ Mesuré |
| Benchable : Ethics (Baseline) | 100,0 % | 1ᵉ / 159 | benchable | ✅ Mesuré |
| Benchable : Reasoning (Baseline) | 100,0 % | 1ᵉ / 155 | benchable | ✅ Mesuré |
| Benchable : Email Classification (Baseline) | 98,3 % | 54ᵉ / 163 | benchable | ✅ Mesuré |
| Benchable : Coding (Baseline) | 96,1 % | 6ᵉ / 162 | benchable | ✅ Mesuré |
| Benchable : Mathematics (Baseline) | 94,4 % | 28ᵉ / 140 | benchable | ✅ Mesuré |
| Benchable : Hallucinations (Baseline) | 91,3 % | 88ᵉ / 146 | benchable | ✅ Mesuré |
| Benchable : Instruction Following (Baseline) | 0,0 % | 145ᵉ / 163 | benchable | ✅ 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)
Benchable : Ethics (Baseline)
Tarifs
| Fournisseur | Entrée / 1M | Sortie / 1M | Cache lecture / 1M |
|---|---|---|---|
| StreamLake | 0,74 $ | 2,96 $ | 0,15 $ |
Prix en dollars US par million de tokens.
Sa tarification se situe 65 % en dessous de la moyenne des LLM similaires, et 7,4 fois moins cher que les modèles frontières (Claude Fable 5, GPT-5.6 Sol, Gemini 3.5 Flash).
Coût & vitesse agentiques
| Indicateur | Valeur |
|---|---|
| Coût moyen par benchmark — Benchable | 0,1 $ |
| Latence moyenne par benchmark — Benchable | 8 min 30 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-Pro V2.5 arrive en tête des classements Benchable General Knowledge, Ethics et Reasoning. Il figure également dans le top 10 en Coding, avec une sixième place sur 162 modèles. Ce profil associe donc de solides résultats sur les connaissances, le raisonnement et la programmation. Sa fenêtre de contexte de 256 000 tokens constitue un autre point fort pour le traitement d’entrées volumineuses. Le rapport entre performances mesurées et coût est particulièrement favorable, avec un tarif d’entrée de 0.74 $ par million de tokens et un tarif de sortie de 2.96 $.
Limites et points d'attention. Les résultats sont moins homogènes en Mathematics et en Email Classification. Le modèle reste hors du top 10 en mathématiques et descend à la 54e place sur 163 en classification d’e-mails, malgré des scores bruts élevés. Ces écarts montrent que ses meilleurs classements ne s’étendent pas à toutes les catégories évaluées. Kwaipilot: KAT-Coder-Pro V2.5 apparaît surtout pertinent pour les usages centrés sur le raisonnement, les connaissances générales et le code, lorsque le coût et la capacité de contexte occupent une place importante.
Sources des données : OpenRouter (openrouter.ai) · Benchable.ai (benchable.ai) · LLM-Stats (llm-stats.com).