Kwaipilot: KAT-Coder-Pro V2
Kwaipilot: KAT-Coder-Pro V2 est un LLM publié par kwaipilot le 27 mars 2026. Le modèle se distingue par une fenêtre de contexte très large de 256 000 tokens, un positionnement tarifaire très économique et des résultats Benchable particulièrement solides sur les hallucinations et les…
Kwaipilot: KAT-Coder-Pro V2 est un LLM publié par kwaipilot le 27 mars 2026. Le modèle se distingue par une fenêtre de contexte très large de 256 000 tokens, un positionnement tarifaire très économique et des résultats Benchable particulièrement solides sur les hallucinations et les connaissances générales.
Son prix d’entrée, fixé à 0,3 $ par million de tokens et 1,2 $ en sortie, le place 85% sous la moyenne des LLM similaires et environ 16,1 fois sous les modèles frontière. Les données disponibles reposent sur 2 sources concordantes.
Caractéristiques
| Caractéristique | Valeur |
|---|---|
| Type | Grand modèle de langage (LLM) |
| Éditeur | kwaipilot |
| Date de sortie | 27 mars 2026 |
| Multimodal | non |
| Fenêtre de contexte | 256 000 tokens |
| Modalités (entrée → sortie) | text → text |
Performances (benchmarks)
| Benchmark | Score | Rang (LLM) | Source | Fiabilité |
|---|---|---|---|---|
| Benchable : Hallucinations (Baseline) | 100,0 % | 1ᵉ / 229 | benchable | ✅ Mesuré |
| Benchable : General Knowledge (Baseline) | 100,0 % | 1ᵉ / 250 | benchable | ✅ Mesuré |
| Benchable : Email Classification (Baseline) | 99,0 % | 24ᵉ / 254 | benchable | ✅ Mesuré |
| Benchable : Ethics (Baseline) | 94,0 % | 209ᵉ / 248 | benchable | ✅ Mesuré |
| Benchable : Mathematics (Baseline) | 93,0 % | 67ᵉ / 217 | benchable | ✅ Mesuré |
| Benchable : Reasoning (Baseline) | 84,0 % | 106ᵉ / 239 | benchable | ✅ Mesuré |
| Benchable : Coding (Baseline) | 81,0 % | 168ᵉ / 248 | benchable | ✅ Mesuré |
| Benchable : Instruction Following (Baseline) | 65,0 % | 116ᵉ / 252 | benchable | ✅ Mesuré |
Comment se situe-t-il ?
Le modèle (en orange) comparé aux meilleurs modèles « grand public » sur chaque dimension, et à ses voisins de classement.
Benchable : Hallucinations (Baseline)
Benchable : General Knowledge (Baseline)
Tarifs
| Fournisseur | Entrée / 1M | Sortie / 1M | Cache lecture / 1M |
|---|---|---|---|
| StreamLake | 0,3 $ | 1,2 $ | 0,06 $ |
Prix en dollars US par million de tokens.
Sa tarification se situe 85 % en dessous de la moyenne des LLM similaires, et 16,1 fois moins cher que les modèles frontières (Claude Fable 5, GPT-5.4, Gemini 3.1 Pro Preview).
Coût & vitesse agentiques
| Indicateur | Valeur |
|---|---|
| Coût moyen par benchmark — Benchable | 0,02 $ |
| Latence moyenne par benchmark — Benchable | 2 min 29 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 ressort très nettement sur Benchable Hallucinations (Baseline) et General Knowledge (Baseline), où il figure dans le top 10. Ce profil indique un modèle compétitif pour produire des réponses factuelles et limiter les sorties inventées dans les évaluations disponibles. Email Classification (Baseline) constitue aussi un point fort, avec un résultat proche du maximum et un classement dans le haut du tableau. Mathematics (Baseline) reste solide, sans atteindre les tout premiers rangs. La grande fenêtre de contexte renforce son intérêt pour traiter de longs documents, des historiques étendus ou des corpus volumineux, tandis que le tarif très inférieur à celui des modèles comparables en fait une option économique pour des usages à fort volume.
Limites et points d'attention. Les résultats Benchable montrent un profil moins homogène sur Ethics (Baseline), où le classement est nettement plus faible malgré un score élevé, et sur Reasoning (Baseline), situé plutôt en milieu de tableau. Ces deux points invitent à éviter d’en faire un modèle de référence unique pour les décisions sensibles, les arbitrages normatifs ou les chaînes de raisonnement complexes. La fiche ne fournit pas d’éléments vérifiés sur l’entraînement, les capacités de code ou les performances en production. Kwaipilot: KAT-Coder-Pro V2 apparaît surtout pertinent pour des traitements longs, factuels et économiques, avec supervision renforcée sur les tâches sensibles ou fortement raisonnées.
Sources des données : OpenRouter (openrouter.ai) · Benchable.ai (benchable.ai).