Beräkningskraften för GROK-3 och GROK-3 mini skiljer sig avsevärt, vilket återspeglar deras distinkta designmål och tillämpningar.
** GROK-3 är konstruerad med en massiv beräkningsinfrastruktur, med ett stort kluster av NVIDIA H100 GPU: er, enligt uppgift cirka 200 000 GPU: er, vilket ger den betydande processorkraft tio gånger mer än dess föregångare, GROK-2 [1] [4]. Denna omfattande beräkningskapacitet gör det möjligt för GROK-3 att hantera komplexa uppgifter som flerstegsproblemlösning, djup resonemang och avancerade kodningsutmaningar med hög noggrannhet och detaljer [1] [4]. Modellen stöder avancerade lägen som "Think" och "Big Brain", som fördelar ytterligare beräkningsresurser för djupgående analys, vilket gör den idealisk för professionella applikationer som vetenskaplig forskning och konkurrenskraftig kodning [1] [2].
Däremot är GroK-3 Mini utformad för att vara mer effektiv och kostnadseffektiv. Den uppnår detta genom att minska komplexiteten i dess neurala nätverksarkitektur och optimera dess inferensrörledningar för snabbare bearbetningstider [1] [2]. Medan den behåller de grundläggande resonemangsfunktionerna för GROK-3, använder GroK-3 Mini färre GPU: er och är optimerad för hastighet snarare än analysdjup [1] [5]. Detta gör det lämpligt för realtidsapplikationer där snabba svar är avgörande, till exempel kundsupport chatbots och mobilappar [2] [5].
Sammantaget är GROK-3 skräddarsydd för uppgifter som kräver djup analys och noggrannhet, medan GROK-3 mini prioriterar hastighet och effektivitet, vilket gör det bättre lämpligt för applikationer där latens är en kritisk faktor [1] [2].
Citeringar:
]
[2] https://www.ultralytics.com/blog/exploring-the-latest-features-of-grok-3-xais-chatbot
]
]
[5] https://artificialanalysis.ai/models/grok-3-mini
[6] https://www.reddit.com/r/openai/comments/1iuyy1/comparing_grok3_to_o3minihigh_for_machine/
[7] https://www.helicone.ai/blog/grok-3-benchmark-comparison
[8] https://llm-stats.com/models/grok-3-mini
[9] https://x.ai/news/grok-3