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SpaceXAI最强编程与知识工作模型来了!Grok 4.7速度达竞品两倍、价格仅一半

华尔街见闻09-22

SpaceXAI推出新一代模型Grok 4.7,称其面向编程和知识工作,速度达到可比模型的两倍、价格仅为一半。新模型在强化复杂任务处理、自我验证和长上下文能力的同时,保持与Grok 4.6相同的基础价格和速度。

马斯克在社交媒体转发SpaceXAI的官方公告并发文称:“Grok 4.7是智能、速度与低成本的强大组合。”SpaceXAI表示,新模型是其迄今最强的编程与知识工作模型,能够在困难任务上持续工作更长时间,更仔细地检查自身成果,并采用迄今最完善的安全防护机制。

Grok 4.7已上线Cursor、Grok Build及Grok API。此次发布的核心看点,是SpaceXAI试图以更强的编程和专业工作能力,结合相对低廉的使用成本,争夺开发者和企业用户。

编程基准测试进步明显,复杂任务执行能力增强

SpaceXAI称,Grok 4.7采用规模更大的新基础模型,并针对更困难、耗时更长的任务进行了强化训练,重点提升复杂任务的持续执行能力、自我验证和长上下文处理表现。

新模型还经过专门训练,能够原生理解Grok Bot运行框架,从而改善对话任务和通用知识工作表现。官方同时表示,Grok 4.7在创建文档和演示文稿方面有所提升。

从SpaceXAI公布的基准测试看,Grok 4.7在所列的七项测试中均超过Grok 4.6,其中终端编程任务的提升尤其突出。

CursorBench 4.0得分从40.4%升至46.3%,DeepSWE v1.1从65.2%升至71.0%。在Terminal-Bench 4.0测试中,成绩从20.3%升至38.0%,接近翻倍。

在专业知识工作测试AA Briefcase v1.1中,Grok 4.7得分达到1657,高于Grok 4.6的1546。该测试旨在评估模型处理专业工作任务的能力。

法律、医疗、工程表现改善,部分测试可与前沿模型相比

SpaceXAI表示,GDPval和AA Briefcase等测试涉及律师、护士、金融分析师等专业人员的实际工作任务。Grok 4.7在两项测试中均较Grok 4.6有所改善,整体表现可与其他前沿模型相比。

在具体测试中,Grok 4.7的Harvey Legal Benchmark得分为19.6%,高于上一代4.6的15.8%;HealthBench Professional得分为56.7%,高于48.5%;电气工程基准EEBench则从53.0%升至64.0%。

不过,基准测试成绩并不意味着Grok 4.7在所有领域均领先竞争对手。SpaceXAI公布的数据也显示,不同模型在不同任务上的表现存在差异。

例如,在HealthBench Professional测试中,Grok 4.7得分为56.7%,低于GPT-5.6 Sol的60.5%和Fable 5.1的62.1%;而在EEBench测试中,Grok 4.7得分则高于SpaceXAI列出的这两款模型。

安全防护升级,兼顾危险请求拦截与合法网络安全工作

除能力提升外,SpaceXAI将安全性列为此次升级的重点。

SpaceXAI称,Grok 4.7在拒绝危险请求和抵御越狱攻击方面表现更强。在LatchBio的生物安全基准测试中,模型得分为62.4%。

在HackerBench网络安全测试中,SpaceXAI称,Grok 4.7仅放行3.3%的高风险请求,同时较少拦截合法的网络安全工作。

公司还表示,已向部分网络安全合作伙伴开放邀请制红队访问权限,以支持防御性安全研究。

上述安全数据来自SpaceXAI公布的测试结果,实际防护效果仍有待独立评估和真实应用进一步检验。

基础API价格不变,快速版本以更高价格换取速度

在商业化方面,Grok 4.7延续Grok 4.6的基础API定价:2美元/百万输入Token ,6美元/百万输出Token。 

SpaceXAI称,Grok 4.7在保持与Grok 4.6相同基础价格和速度的情况下,实现了能力提升。

SpaceXAI所说的“速度达到可比模型两倍、价格仅为一半”,指的是与同类竞品的比较,并非新模型相较上一代的变化。对于需要更高输出速度的用户,Grok 4.7还提供Fast快速版本,输出速度提高至两倍,价格也相应提高至两倍。

已接入Cursor、Grok Build及Grok API

Grok 4.7目前已在Cursor、Grok Build和Grok API上线。SpaceXAI还表示,模型可通过编程工具、模型路由服务及云平台使用。

此次升级延续了SpaceXAI围绕编程、智能体和知识工作推进模型迭代的方向。通过强化长时间复杂任务执行、自我验证和专业工作能力,同时维持基础API价格,公司试图进一步提升Grok在开发者和企业应用场景中的竞争力。

不过,官方基准测试与实际使用体验仍需区分。对于企业用户而言,模型在具体工作流中的准确性、任务完成率、响应延迟及综合调用成本,仍是评估其实际价值的重要指标。

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